本文探讨了基于图神经网络的视觉问答（VQA）方法，强调通过图结构和深度学习提升问题与答案的交互理解。研究表明，这些方法在多个数据集上显著提高了准确性，特别是GraphVQA和QAGCN模型在复杂推理任务中表现突出。
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