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TV-TREES: 多模态蕴涵树用于神经符号化视频推理
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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
该论文提出了一种基于TV-TREES的多模态蕴涵树生成器，用于解决电视剪辑等复杂多模态内容上的问答问题。实验证实了该方法在全视频剪辑上的零样本性能，在黑盒方法上取得了最先进的可解释性和性能的最佳结合。
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关键要点
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该论文提出了一种基于TV-TREES的多模态蕴涵树生成器。
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该生成器用于解决电视剪辑等复杂多模态内容上的问答问题。
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通过生成简单前提与视频直接蕴涵的更高级结论之间的蕴涵关系树，实现可解释的联合模态推理。
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在TVQA数据集上进行的实验证实了该方法在全视频剪辑上的零样本性能。
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该方法在黑盒方法上取得了最先进的可解释性和性能的最佳结合。
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