FashionBERT 电商领域多模态研究：如何做图文拟合？
目前学术界关于多模态的研究重点在通用领域，针对电商领域的研究相对较少。在多模态数据匹配上，使用 ViLBERT 方法在通用领域的效果确实不错，但是在电商领域，由于提取的 ROI 并不理想，导致效果低于预期。本文提出了一种图文匹配模型—— FashionBERT，其核心问题是如何解决电商领域图像特征的提取或者表达，分享了模型的整体结构及算法，以及在业务上的应用效果和实验数据提升。该论文已经被信息检索领域国际顶级会议 SIGIR20 Industry Track 接收。（文末福利：贾扬清分享人工智能算法和系统的进化）