近年来,随着信息传输技术的飞速发展,大量的多媒体内容充斥着人们的生活。多模态内容的理解和处理是推动人工智能认知和交互发展的重要研究领域。其中,多模态表征学习是解决多模态问题的一个基础而关键的研究方向。特征解耦是实现多模态表示的一种重要方法,它将每个特征解耦为变量,并编码为单独的维度。解耦的特征相互独立,每个特征不受其他特征变化的影响。在多模态场景中,多模态数据解耦为两种特征,一种表示模态之间的共同语义信息,另一种表示每个模态的独特属性。其中共同语义信息可用于其他多模态任务,如领域自适应、跨模态检索等。领域自适应是一种源任务和目标任务一样,但是源域和目标域的数据分布不一样,并且源域样本有标签,目标域样本则没有（或只有非常少）标签的迁移学习课题,目的是通过在源域上的学习把知识迁移到目标域上,在目标域上完成相同任务。各个不同的领域可以看作是不同的模态,对领域自适应问题的处理也离不开多模态表征学习的研究和应用。目前多模态任务的主流方法都依赖上游表示学习来获得准确、低冗余、低噪声的多模态表示,这是模型取得良好效果的前提。在此基础上,本研究将以领域自适应问题为背景探索基于特征解耦的多模态表征学习。本文首先回顾了一下领域自适应的主要算法,然后提出了两种不同的基于特征解耦的领域自适应方法:1)本文提出一种基于生成对抗特征解耦的多源域适应方法,为每个域分别设置一个域共享特征提取器和一个域私有特征提取器,对特征进行解耦。通过一组对抗学习让各个域的域共享特征在特征空间中尽量靠近,以进行目标域上的图像分类。应用另一组对抗学习让尽可能多的类别相关语义信息提取出来包含进域共享特征中,同时剔除域私有特征中的类别语义信息。实验结果表明了本文提出的方法的有效性。2)本文提出了一个更加一般的多源域适应研究课题,名为多源部分域适应,同时提出一个部分特征选择和对齐框架网络能够处理传统多源域适应问题和新提出的多源部分域适应问题。框架利用源域和目标域特征之间的相似性对源域特征进行选择,得到源域特征中与目标域更相关的部分,然后通过多种对齐损失实现了类别级别上的对齐。最后,本文基于当前的研究探讨了特征解耦在多模态表征学习中未来值得探索的方向。