基于问题分解的知识驱动和视觉推理解耦的知识图谱可视问答

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于:

我们研究了基于知识的视觉问答问题,通过将复杂问题替换为多个简单问题,从图像中提取更相关的信息来增强对图像的理解,并在三个著名的视觉问答数据集中实现了高达 2% 的准确率提升。

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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