在线时装购物的普及不断增长。向客户提供有效建议的能力变得越来越重要。在这项工作中，我们专注于时尚服装挑战赛，这是Sigir 2022电子商务研讨会的一部分。挑战集中在填写空白（FITB）任务上，这意味着预测不完整的服装和候选人列表。在本文中，我们专注于在任务上应用暹罗网络。更具体地说，我们探讨了如何将来自多种模式的信息（文本和视觉模式）组合在一起，会影响模型在任务上的性能。我们在挑战组织者提供的测试分配中评估了我们的模型，并通过在开发阶段创建的黄金分配进行测试分配。我们发现，使用视觉和视觉和文本数据同时展示了任务的有希望的结果。我们通过建议进一步改进我们的方法来结束。
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