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独立推理单元用于知识基础的视觉问答
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了基于知识的视觉问答，发现结合任务特定模型、预训练语言模型和外部知识检索模型可以取得良好效果。预训练语言模型在1跳推理方面较强，但在2跳推理方面不如精调的神经网络模型。预训练语言模型在与知识库相关的问题上优于神经网络模型，但不能代替对外部知识的需求。
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关键要点
- 本研究分析了基于知识的视觉问答。
- 研究问题包括显式有监督检索相关知识的可行性、任务特定模型与预训练语言模型的表现、以及预训练语言模型的隐式知识是否足够。
- 结合特定任务模型、预训练语言模型与外部知识检索模型可以取得良好效果。
- 预训练语言模型在1跳推理方面表现较强，但在2跳推理方面不如精调的神经网络模型。
- 预训练语言模型在与知识库相关的问题上优于神经网络模型，证明了其隐式知识的有效性。
- 预训练语言模型不能替代对外部知识的需求。
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