研究人员调查了诸如艺术与建筑词汇表（AAT）之类的受控词汇表的结构如何影响视觉语言模型（如CLIP）在历史照片集中检索图像时的性能。研究发现，诸如根面类型和层级深度之类的属性显著影响CLIP的成功和失败模式，视觉连贯性和文本-图像对齐是关键的区分因素。虽然标准的检索指标与这些结构属性没有强相关性，但对模型进行微调显示出改进，特别是对于层级中较浅的术语。 AI
影响 为使用AI模型改进历史档案的图像检索提供了见解。
排序理由 学术论文，详细介绍了AI模型性能的研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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