في هذا البحث، نقدم مجموعة بيانات كبيرة للبحث متعدد الصفات واللغة المستندة إلى النص لاسترجاع الأشخاص، تُعرف باسم MALS (Multi-Attribute and Language Search)، ونستكشف إمكانية تنفيذ التدريب المسبق على مهام التعرف على الصفات ومطابقة الصورة والنص في عملية واحدة. تحديدًا، تحتوي MALS على 1,510,330 زوجًا من الصور والنصوص، وهي أكبر بحوالي 37.5 مرة من مجموعة البيانات السائدة CUHK-PEDES، وكل الصور مصحوبة بـ 27 صفة. نظرًا لمخاوف الخصوصية وتكلفة التسمية، فقد استخدمنا نماذج الانتشار الجاهزة لتوليد مجموعة البيانات.لتحقق من إمكانية التعلم من البيانات المولدة، طوّرنا إطارًا جديدًا يجمع بين تعلم الإيحاء بالصفات وتعلم مطابقة النص (APTM - Attribute Prompt Learning and Text Matching Learning)، مع مراعاة المعرفة المشتركة بين الصفات والنص. كما يشير اسمه، يتكون APTM من تيار تعلم الإيحاء بالصفات وتيار تعلم مطابقة النص. (1) يستخدم تعلم الإيحاء بالصفات الإيحاءات الصفوية لتحقيق التناسق بين الصورة والصفة، مما يعزز تعلم مطابقة النص. (2) يساعد تعلم مطابقة النص في تعزيز التعلم التمثيلي للتفاصيل الدقيقة، وبالتالي يرفع مستوى أداء تعلم الإيحاء بالصفات.أثبتت التجارب الواسعة فعالية التدريب المسبق على MALS، حيث حققت APTM أفضل أداء استرجاعي حالي عبر ثلاثة مقاييس صعبة في العالم الحقيقي. بشكل خاص، حققت APTM تحسينًا ثابتًا بنسبة +6.96٪ و+7.68٪ و+16.95٪ في دقة الاسترجاع Recall@1 على مجموعات البيانات CUHK-PEDES وICFG-PEDES وRSTPReid على التوالي وبهامش واضح.