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基于典型相关性分析的跨媒体检索是一种将不同媒体特征通过相关性分析映射到同构的最大相关子空间，并在子空间中完成跨媒体数据间的相似性比较和检索的方法．典型相关性分析（canonical correlation analysis，CCA）是一种线性模型，并不能很好地挖掘跨媒体数据中的复杂相关关系．为此针对深度典型相关性分析（deepCCA，DCCA）的结构进行改进，使用隐含狄利克雷分布（1atent Dirichlet allocation，LDA）发现文本语义信息并学习语义映射，提出了跨媒体深度相关性学习模型