摘要
“看图写诗”是古已有之的文化传统，而利用现代技术手段实现基于图像内容的古诗检索，成为了近年来人工智能与文化领域交叉研究的热点。
本文首先介绍了图像内容理解、古诗文本表示以及图像-文本跨模态检索等相关概念，并在此基础上，对基于图像内容的古诗检索研究现状进行了综述。
具体而言，本文从图像特征提取、古诗语义理解、图像-诗歌匹配等方面，对现有研究方法进行了分类阐述和比较分析，并对不同方法的优缺点进行了总结。
最后，本文展望了基于图像内容的古诗检索未来的研究方向，例如多模态情感分析、跨文化诗歌检索等。
关键词：图像内容理解；古诗检索；跨模态检索；深度学习；情感分析
#1.1图像内容理解图像内容理解是指计算机系统对图像内容进行分析和理解，识别图像中的物体、场景、关系等语义信息，并将其转化为机器可处理的形式。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像内容理解技术取得了突破性进展，涌现出一批性能优异的图像分类、目标检测、语义分割等算法，为基于图像内容的古诗检索提供了技术基础。
#1.2古诗文本表示古诗文本表示旨在将古诗文本转化为计算机可处理的向量形式，以便于后续的语义计算和匹配。
传统的古诗文本表示方法主要基于词袋模型，但该方法忽略了词序和语义信息。
近年来，深度学习技术被广泛应用于古诗文本表示，例如Word2Vec、GloVe等词向量模型，以及RNN、Transformer等序列模型，能够更好地捕捉古诗文本的语义和情感信息。
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