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香港科技大学在 SemEval-2023 任务 1 中的视觉词义消歧：通过上下文增强和视觉辅助
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了Alberta大学团队在SemEval-2023视觉词义消歧任务中的系统，使用了BabelNet中检索到的注释、文本和图像编码器的组合算法。此外，还使用语言模型生成的描述来增强上下文，提高准确性。官方提交结果排名第18，非官方结果更好。
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关键要点
- Alberta大学团队参与了SemEval-2023视觉词义消歧任务。
- 系统使用了BabelNet中检索到的注释、文本和图像编码器的组合算法。
- 比较了语言特定的编码器与应用于翻译文本的英语编码器。
- 使用语言模型生成的描述来增强上下文，提高准确性。
- 评估了使用图像生成和文本条件图像分割的其他V-WSD方法。
- 官方提交结果排名第18，非官方结果更好。
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