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从词语到世界：认知架构的组合性
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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
该文章提出了一种基于数据分布的组合建模通用框架，用于数据增强和任务解决。通过识别数据转换并应用于普通 RNN 和转换器序列模型，取得了在视觉问答和语义分析数据集上的最先进结果。
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关键要点
- 提出了一种基于数据分布的组合建模通用框架。
- 证明了针对可分解任务存在一族数据转换函数。
- 这些函数可以在训练数据上生成新的、格式正确的例子。
- 即使在未知组合函数的情况下，也能识别数据转换。
- 对普通 RNN 和转换器序列模型进行数据增强。
- 在 CLEVR-CoGenT 视觉问答数据集上取得了最先进的结果。
- 在 COGS 语义分析数据集上获得了与专用模型架构相当的结果。
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