基于ASP和LLM的图像解析视觉图问答

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内容提要

本研究提出了一种模块化神经符号方法,将答案集编程与视觉和自然语言处理相结合,在新数据集上实现了73%的准确率,展示了其在复杂视觉问答中的潜力。

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