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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1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于多个知识图谱的视觉问答模型，利用GRUC模块进行图像信息的并行推理，并通过图神经网络获得全局最优解。研究表明，结合任务特定模型与预训练语言模型能有效提升视觉问答性能，尤其在多跳推理方面。提出的知识浓缩和推理模型在多个数据集上取得了最先进的结果，验证了隐式知识的有效性。
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关键要点
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提出了一种基于多个知识图谱的视觉问答模型，利用GRUC模块进行图像信息的并行推理。
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通过图神经网络获得全局最优解，在多个数据集上取得了最先进的结果。
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结合任务特定模型与预训练语言模型能有效提升视觉问答性能，尤其在多跳推理方面。
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提出的知识浓缩和推理模型在OK-VQA和A-OKVQA数据集上取得了优异的性能。
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预训练语言模型在1跳推理方面表现更强，但在2跳推理方面不如精调的神经网络模型。
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研究表明，预训练语言模型中的隐式知识有效，但不能完全替代外部知识的需求。
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延伸问答
该视觉问答模型是如何处理图像信息的？
该模型通过串联的GRUC模块对不同模态的图像信息进行并行推理。
结合任务特定模型与预训练语言模型有什么优势？
结合这两种模型能有效提升视觉问答性能，尤其在多跳推理方面表现更佳。
预训练语言模型在推理方面的表现如何？
预训练语言模型在1跳推理方面表现更强，但在2跳推理方面不如精调的神经网络模型。
知识浓缩和推理模型的作用是什么？
这两种模型被无缝集成以导航综合信息，从而得出最终答案。
该模型在数据集上的表现如何？
在OK-VQA和A-OKVQA数据集上，该模型取得了65.1%和60.1%的优异性能。
隐式知识在预训练语言模型中的有效性如何？
研究表明，隐式知识有效，但不能完全替代外部知识的需求。
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