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X-VoE: 量化物理事件中的解释性违反期望
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原文约400字/词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了视觉蕴含任务和新数据集SNLI-VE，以及解决该任务的可解释视觉蕴含模型（EVE）。通过在SNLI-VE数据集上评估EVE和其他视觉问答模型，提供了对现代VQA模型性能的见解。
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关键要点
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介绍了视觉蕴含任务（VE），与传统文本蕴含（TE）任务不同。
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视觉蕴含的前提是由图像定义的，而不是自然语言句子。
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基于 Stanford 自然语言推理语料库和 Flickr30k，提出了新的数据集 SNLI-VE。
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介绍了一种可解释的视觉蕴含模型（EVE）来解决 VE 问题。
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对 EVE 和其他视觉问答（VQA）模型在 SNLI-VE 数据集上的评估提供了现代 VQA 模型性能的见解。
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