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Text-Instance Graph: Exploring the Relational Semantics for Text-based Visual Question Answering

Text-InstanceGraph:ExploringtheRelationalSemanticsforText-basedVisualQuestionAnswering文章目录Text-InstanceGraph:ExploringtheRelationalSemanticsforText-basedVisualQuestionAnsweringAbstract1.Introduction2.

程序媛小哨·2022-12-11 18:11

[论文阅读笔记19]Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering

1.题目知识感知问答的可扩展性多跳关系推理模型FengY,ChenX,LinBY,etal.Scalablemulti-hoprelationalreasoningforknowledge-awarequestionanswering[J].2020.emnlp-main.99链接：https://arxiv.org/pdf/2005.00646.pdfGitHub项目地址：https://git

happyprince·2022-12-11 18:41

【联合抽取】Entity-Relation Extraction as Multi-turn Question Answering（ACL2019）

【联合抽取】Entity-RelationExtractionasMulti-turnQuestionAnswering（ACL2019）论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.05529v4论文代码：https://github.com/ShannonAI/Entity-Relation-As-Multi-Turn-QAAbstract本文提出将关系抽取任务看作一个多轮Q

陈振斌·2022-12-07 12:02

Towards Robust Visual Question Answering: Making the Most of BiasedSamples via Contrastive Learning

走向鲁棒的视觉问题回答:通过对比学习，最大限度地利用有偏样本提出问题：视觉问答(VQA)模型通常依赖于虚假的相关性，即语言先验。使得其在分布外(OOD)测试数据面前表现不好。最近的方法通过减少偏倚样本对模型训练的影响，在克服这个问题方面取得了一些进展。但是，其在分布外(OOD)测试数据的改进严重牺牲了分布(ID)数据(由偏置样本主导)上的性能。解决方法和创新点：提出了一种新颖的对比学习方法，MMB

pinkshell_1314·2022-12-03 19:56

论文阅读：MMFT-BERT: Multimodal Fusion Transformer with BERT Encodings for Visual Question Answering

1、abstractWepresentMMFT-BERT(MultiModalFusionTransformerwithBERTencodings),tosolveVisualQuestionAnswering(VQA)ensuringindividualandcombinedprocessingofmultipleinputmodalities.Ourapproachbenefitsfrompr

cheetah023·2022-12-02 18:40

Reducing Language Biases in Visual Question Answering with Visually-Grounded Question Encoder 论文笔记

ReducingLanguageBiasesinVisualQuestionAnsweringwithVisually-GroundedQuestionEncoder论文笔记一、Abstract二、引言三、RelatedWorks四、Visually-GroundedQuestionEncoder(VGQE)4.1VGQEcellVGWmodule4.2UsingVGQEcelltoencodet

乄洛尘·2022-12-02 16:36

论文阅读笔记：BB-KBQA: BERT-Based Knowledge Base Question Answering

论文来自ChineseComputationalLinguistics以下笔记只记录部分内容abstract大多数现有的方法都是基于模板的，或者是在特定任务的数据集上进行训练的。然而，手工制作的模板设计起来既费时又高度形式化，没有推广能力。(这段不敢苟同，目前发表过的问答系统的论文，已经很少基于模板了，不过在工业运用当中似乎还是模板方法居多)。同时，BiLSTMs和CNNs需要大规模的训练数据，这

Miracle_lyx·2022-12-02 00:10

论文阅读：Question Answering Over Temporal Knowledge Graphs

论文阅读：QuestionAnsweringOverTemporalKnowledgeGraphs我们首先在我们的新数据集上应用大型预训练的基于LM的QA方法。然后，我们将时间和非时间的KG嵌入注入到这些LM中，并观察到性能的显着提高。我们还提出了一种新方法CRONKGQA，它能够利用TemporalKGEmbeddings来执行TKGQA。在我们的实验中，CRONKGQA优于所有基线。这些结果表

HeroGGC·2022-12-01 21:03

VQA文献阅读 Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering

1.动机作者认为：1.现有的基于图结构的VQA方法是定制的不能从抽象图像扩展到真实图像2.没有考虑将问题信息添加进来3.没有直观的展示得到结果的过程（Interpretable）2.贡献1.提出一个新的、Interpretable、基于图卷积网络的VQA方法图中的节点表示Imagefeatures中的Boundingbox,节点之间的线条表示image中各个节点的联系强度(联系越强，线条越粗)。线

今天也要学习！·2022-11-27 13:34

Neural Approaches to Conversational AI Question Answering（问答，任务型对话，闲聊）

摘要本文概述了最近几年开发的对话式AI神经方法。我们将对话系统分为三类：（1）问答代理，（2）面向任务的对话代理和（3）聊天机器人。对于每个类别，我们将使用特定的系统和模型作为案例研究，对当前最先进的神经方法进行回顾，画出它们与传统方法之间的联系，并讨论已取得的进展和仍面临的挑战。Chapter1Introduction开发一种智能对话系统1，不仅可以模拟人类对话，还可以回答有关电影明星的最新消息

图灵与对话·2022-11-26 17:04

【kaggle】印度语和泰米尔语问答赛题baseline

来源：投稿作者：摸奖成功编辑：学姐链接：https://www.kaggle.com/c/chaii-hindi-and-tamil-question-answering1.赛题背景印度拥有近14亿人口

深度之眼·2022-11-26 17:18

Hierarchical Graph Network for Multi-hop Question Answering 论文笔记

HierarchicalGraphNetworkforMulti-hopQuestionAnswering论文笔记2020EMNLP，Microsoft365，这篇文章所提出的层级图模型是在leaderboard上排名比较高的一个模型。Overview这篇文章同样是引入图表示学习来做多跳推理，但是本文在建图上做了改进和创新，提出HierarchicalGraph。作者认为之前基于图表示学习的方法有

lzk_nus·2022-11-25 15:27

acl 2020 Question Answering

文章目录2020FluentResponseGenerationforConversationalQuestionAnsweringPLATO:Pre-trainedDialogueGenerationModelwithDiscreteLatentVariableGeneratingDiverseandConsistentQApairsfromContextswithInformation-Max

2020小小酥·2022-11-24 20:19

论文阅读：Text-based Question Answering from Information Retrieval and Deep Neural Network Perspectives

从信息检索和深度神经网络视角的基于文本的问答：调研文章目录从信息检索和深度神经网络视角的基于文本的问答：调研0.摘要1.介绍2.基于文本的问答的主要框架3.来自信息检索的问答相似性4.深度学习视角下的问答相似性4.1表示模型4.2交互模型4.3混合模型5.QA的数据集6.评估7.文献中的结果8.讨论9.结论10.图摘0.摘要基于文本的问题回答(QA)是一项具有挑战性的任务，旨在为用户的问题找到简短

晴晴_Amanda·2022-11-23 16:15

[CVPR2018]Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

Bottom-UpandTop-DownAttention附：论文下载地址主要贡献提出了一个新的LSTM组合模型，包括了attentionLSTM和languageLSTM两个组件。在这个组合模型的基础上引入spatialattention机制（类似于《show,attendandtell》的top-downattention机制）。引入了bottom-up，bottom-up机制基于Faster

枉费红笺·2022-11-22 01:24

论文笔记：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

论文链接在该论文中，自下而上的机制（基于FasterR-CNN）提出了图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而自上而下的机制决定了这些特征向量的权重3.1节，描述了实现自下而上注意模型的方法；3.2节，概述了图像字幕模型的架构；3.3节，概述了VQA模型。对于自上而下的注意力组件，两个模型（字幕模型和VQA模型）都使用简单的一次性注意力机制，而不是最近模型都使用的更复杂的方案，例如堆叠、多头或

SCUT_JQ·2022-11-22 01:54

【注意力机制】Bottom-up and top-down attention for image captioning and visual question answering

文章下载地址：https://arxiv.org/pdf/1707.07998.pdf代码地址：GitHub-peteanderson80/bottom-up-attention:Bottom-upattentionmodelforimagecaptioningandVQA,basedonFasterR-CNNandVisualGenome发表地点：CVPR2018fulloral1内容概述针对V

爱吃冰淇淋的小可爱·2022-11-22 01:54

论文解读：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

这是关于VQA问题的第九篇系列文章。本篇文章将介绍论文：主要思想；模型方法；主要贡献。有兴趣可以查看原文：Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering1，主要思想论文使用了目标检测算法，先找出候选的区域；然后再采用注意力机制去找到重要的区域。文章提出一种自上而下与自下而上相结合的注意力模型方法，应

yealxxy·2022-11-22 01:22

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering阅读笔记

自上而下的视觉注意机制被广泛应用于图像字幕和视觉问答（VQA）中，通过精细的分析甚至多个步骤的推理来实现更深入的图像理解。本文提出了一个自下而上和自上而下的注意机制，使注意力能够在物体和其他显著图像区域的水平上计算。自底向上机制（基于更快的R-CNN）提出图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而自顶向下机制确定特征权重。一、文章引入在人类视觉系统中，注意力可以通过当前任务确定的自上而下的信号（

untitled713·2022-11-22 01:22

2018：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

摘要本文中，我们提出一种结合bottom-up和top-down的注意力机制，能够在对象和其它显著图像区域的水平上计算注意力。在我们的方法中，bottom-up的机制(基于FasterR-CNN)提出图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而top-down的机制决定了特征权重。将此方法应用到VQA上，获得2017的VQA挑战中的第一名。一、介绍视觉注意力机制通过学习关注图像中的基于深度神经网络

weixin_42653320·2022-11-22 01:22

【多模态】《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》论文阅读笔记

一、概述这篇文章既做了imagecaption，也做了VQA。所以本文在介绍模型亮点和框架之后，也会对imagecaption和VQA的建模方式进行介绍，因为大多数模型在这两个任务上都是通用的。这篇文章相较于之前介绍的几篇在多模态任务上应用attention机制的文章来说，之前的几篇文章：【多模态】《StackedAttentionNetworksforImageQuestionAnswering

CC‘s World·2022-11-22 01:21

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering 论文精简翻译

摘要自顶向下的视觉注意机制已广泛应用于imagecaption和VQA中。我们提出了一个自底向上和自顶向下相结合的注意力机制，使注意力能够在物体和其他突出的图像区域的水平上进行计算。在我们的方法中，自底向上的机制(基于FasterR-CNN)提取图像区域，每个区域有一个对应的特征向量，而自顶向下的机制确定特征权重。用这个模型我们获得了2017年VQA挑战赛的第一名。1.介绍视觉注意机制被广泛应用于

小猿外·2022-11-22 01:21

论文分享——Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

文章目录文章简介1、背景介绍研究背景概念介绍问题描述IC与VQA领域的主要挑战2、相关研究CNN+RNN体系架构AttentionmechanismBottom-UpandTop-DownAttentionBottom-UpAttentionBottom-UpandTop-DownAttentionFasterRCNN3、本文方法Overviewoftheproposedcaptioningmod

李霁明·2022-11-22 01:51

《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》阅读笔记

《Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering》阅读笔记《Bottom-UpandTop-DownAttentionforImageCaptioningandVisualQuestionAnswering》是一篇关于imagecaption方向的论文，收录在2018CVPR中，最近在阅读这篇论文，

zhaoliwen是猪啊·2022-11-22 01:48

(Paper Reading)Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

IntroductionWithinourapproach,thebottom-upmechanism(basedonFasterR-CNN)proposesimageregions,eachwithanassociatedfeaturevector,whilethetop-downmechanismdeterminesfeatureweightings.Inthispaperweproposea

loopun·2022-11-22 01:48

论文笔记：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioningand Visual Question Answering

前言这篇文章是本人第一次看imagecaption相关类型的文章，参考了很多的笔记，但是总有一些地方还是有一些不理解，所以决定自己写一份笔记记录，并且只看imagecaption相关部分，VQA就没有看。小白一枚~有说的不对的请多指教一、阅读这篇论文的目的？了解何为自顶向下和自底向上，这两者组合的注意力机制又是怎么应用于imagecaption。首先第一个问题，原文中的introduction就告

詹姆斯德1·2022-11-22 01:14

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

一、摘要自下而上的机制(基于FasterR-CNN)：提取出图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量。自上而下的机制：确定特征权重。提出了一种自下而上和自上而下的结合注意力机制，使注意力能够在对象和其他显著图像区域上计算。这是注意力（Attention）被考虑的基础。二、简介视觉注意机制：基于深度神经网络架构，通过学习关注图像中显著的区域来提高性能。自上而下（Top-Down）：非视觉或任务特定环

pinkshell_1314·2022-11-22 01:43

R-VQA: Learning Visual Relation Facts with Semantic Attention for Visual Question Answering

博主水平有限，大部分为机翻摘要：最近，视觉问答（VQA）已经成为多模式学习中最重要的任务之一，因为它需要理解视觉和文本模式。现有方法主要依靠提取图像和问题特征来通过多模态融合或注意机制来学习它们的联合特征嵌入。最近的一些研究利用外部VQA独立模型来检测图像中的候选实体或属性，其作为与VQA任务互补的语义知识。但是，这些候选实体或属性可能与VQA任务无关，并且语义容量有限。为了更好地利用图像中的语义

Monster_ixx·2022-11-20 22:58

论文阅读笔记----《From Easy to Hard: Two-stage Selector and Readerfor Multi-hop Question Answering》

Abstract多跳问答(QA)是一项具有挑战性的任务，要求QA系统对多个文档执行复杂的推理，并提供支持事实和准确答案。现有的工作倾向于利用基于图的推理和问题分解来获得推理链，这不可避免地给系统带来了额外的复杂性和累积误差。为了解决上述问题，我们提出了一个简单而有效的新颖框架，从易到难(FE2H)，以消除分散注意力的信息并为多跳QA任务获得更好的上下文表示。受迭代的文档选择过程和人类渐进式学习习惯

Ray.1998·2022-11-20 19:24

【论文翻译】gStore: Answering SPARQL Queries via Subgraph Matching

gStore:AnsweringSPARQLQueriesviaSubgraphMatching论文翻译，仅作为个人保存用ABSTRACT由于对RDF数据的使用越来越多，对RDF数据集上的SPARQL查询的高效处理已经成为一个重要的问题。然而，现有的解决方案有两个限制：1)它们不能以可伸缩的方式用通配符回答SPARQL查询；2)它们不能有效地处理RDF存储库中的频繁更新。因此，它们中的大多数必须从

yty的小迷弟·2022-11-20 15:40

检索器与阅读器:开放域问答的综述 Retrieving and Reading: A Comprehensive Survey on Open-domain Question Answering

开放域问答（OpenQA）是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，旨在基于大规模非结构化文档以自然语言的形式回答问题。最近，关于OpenQA的研究文献数量激增，特别是与神经机器阅读理解(MRC)集成的技术。虽然这些研究工作在基准数据集上的性能提升到了新的高度，但它们很少被涵盖在现有的QA系统调查中。在这项工作中，我们回顾了OpenQA的最新研究趋势，特别关注包含神经MRC技术的系统。具体来说，我

gbchen99·2022-11-20 15:59

【KBQA综述-0】Complex Knowledge Base Question Answering: A Survey

ComplexKnowledgeBaseQuestionAnswering:ASurvey（2021年10月）前言这是一篇对于复杂问题KBQA领域的详细综述，其工作主要集中在以下方面：文章总结了当前复杂问题知识库问答领域所面临的一些难题，以及针对这些难题现存的思路和解决方法；针对上一问题中提出的思路和方法分门别类，对于当前复杂问题KBQA领域的研究方向进行了梳理，并且对各研究方向上所用的主要算法、

每天都必须加油鸭·2022-11-20 07:55

Question Answering： Chen Danqi Stanford

QuestionAnswering主要贡献：1.Model:SAR（StanfordAttentiveReader）,Chap02thesis2.System:facebookresearch/DrQAhttps://github.com/facebookresearch/DrQA=================================================1.SQuAD:10

apche CN·2022-11-19 07:46

论文阅读Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering

利用段落检索和生成模型进行开放域问答ACL2021论文地址摘要：开放域问答的生成模型已被证明具有竞争力，无需借助外部知识。虽然这种方法很有前途，但它需要使用具有数十亿个参数的模型，这些参数的训练和查询成本很高。在本文中，我们研究了这些模型从检索可能包含证据的文本段落中获益的程度。我们获得了自然问题和琐事QA开放基准测试的最新结果。有趣的是，我们观察到，当增加检索通道的数量时，该方法的性能显著提高。

张·2022-11-19 07:10

【Transformer论文解读】TRAR: Routing the Attention Spans in Transformer for Visual Question Answering

TRAR:RoutingtheAttentionSpansinTransformerforVisualQuestionAnswering一、BackgroundWithitssuperiorglobaldependencymodelingcapabilities,Transformeranditsvariantshavebecometheprimarystructureformanyvisuala

SiranTang·2022-10-14 07:26

【多模态】《High-Order Attention Models for Visual Question Answering》论文阅读笔记

这篇文章做的是VQA。同时，这篇文章集成了基于attention的多模态融合方法和基于双线性池化的多模态融合方法，为做VQA等多模态任务提供了很好的思路。模型比较简单，但高效。简单之处在于模型的组件都在之前的博客中学习过，没有新的结构之类的。高效之处在于集成了基于attention的多模态融合方法和基于双线性池化的多模态融合方法。基于attention的多模态融合方法可以参考以下几篇博客：【多模态

CC‘s World·2022-05-28 15:19

【读论文】Unseen Entity Handling in Complex Question Answering over Knowledge Base via Language Genera...

发表会议：EMNLP2021Finding研究领域：KBQA-SPARQL生成作者团队：A*STAR,Singapore（新加坡科技研究局）代码仓库：未开源论文简介现有的KBQA方法，将SPARQL简化为一个list或者一个graph，缺失了"filter"和"order_by"限制，生成简化后的形式。本文直接使用大规模的预训练模型生成可执行的未简化的完整的SPARQL，最终取得了更好的效果，并且

Jarkata·2022-04-26 15:30

论文笔记 EMNLP 2020|Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法3实验1简介论文题目：EventExtractionbyAnswering(Almost)NaturalQuestions论文来源：EMNLP2020论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.13625.pdf代码链接：https://github.com/xinyadu/eeqa1.1动机目前的事件抽取方法严重依赖实体信息来抽取论元，

hlee-top·2022-03-30 07:02

论文笔记 EMNLP 2020|Event Extraction as Multi-turn Question Answering

文章目录1简介1.1动机1.2创新2背景知识3方法4实验5总结1简介论文题目：EventExtractionasMulti-turnQuestionAnswering论文来源：EMNLP2020Findings论文链接：https://aclanthology.org/2020.findings-emnlp.73.pdf1.1动机将事件抽取定义为分类问题，存在下面两个问题：无法对标签中的语义进行建

hlee-top·2022-03-30 07:02

Hierarchical Co-Attention for Visual Question Answering----代码细读

分层共同注意力代码解读本文主要是对分层共同注意力的其中一篇代码解读，该代码不是原作者写的，原作者用的是torch,源码地址：https://github.com/jiasenlu/HieCoAttenVQA本文用到的源码地址：https://github.com/karunraju/VQA本代码基于在coattentionnet网络模型上调试，1.总体代码结构代码结构主要包含，谁是父类，谁是子类，

snow5618·2022-03-29 07:38

Introspective Distillation for Robust Question Answering 论文笔记

IntrospectiveDistillationforRobustQuestionAnswering论文笔记一、Abstract二、引言三、Relatedwork3.1视觉问答3.2ExtractiveQuestionAnswering3.3Ensemble-basedmethodsfordebiasing3.4KnowledgeDistillation四、内省蒸馏4.1ID-Teacheran

乄洛尘·2021-12-05 16:58

Unsupervised Question Answering by Cloze Translation

题目：完形填空转换的无监督问答作者：PatrickLewis发布地方：arXiv面向任务：问题生成论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.04980论文代码：GitHub-facebookresearch/UnsupervisedQA:UnsupervisedQuestionansweringviaClozeTranslation目录摘要1介绍2无监督抽取式QA2.1上下文

soochow_ZCS·2021-11-29 17:48

跑论文Unsupervised Question Answering by Cloze Translation的实验遇到的bug以及解决方法

前言花了3~4天，其实不止，也可以说没有那么久，因为前期没有实验环境的时候熟悉了下ubuntu的用法啥的，然后跑这个论文代码的时候也是停停歇歇的，因为服务器要用我师姐的账号联网，但是我师姐也要用，还是得特别感谢师姐，借我账号，然后也耐心的回答我的问题，谢谢。然后和老师说了下这个情况，老师直接给了个账号给我，感动，因为服务器、账号都是老师给我的，给力！谢谢老师，加油！！！项目地址：https://g

小园秋子·2021-11-26 19:49

【论文分享】Relation-Aware Graph Attention Network for Visual Question Answering

分享一篇nlp领域运用注意力机制设计视觉问答系统的文章，只是对文章进行翻译以及简单的归纳。目录二、动机三、方法1、问题定义2、模型结构2.1图的构建2.2关系编码器2.3多模融合及答案预测3、模型的训练与测试四、实验1.数据集2.实验细节3.实验结果4.消融实验五、结论Relation-AwareGraphAttentionNetworkforVisualQuestionAnswering面向视觉

vector<>·2021-11-14 22:10

Unsupervised Question Answering by Cloze Translation 通过完形填空翻译的无监督的问答

UnsupervisedQuestionAnsweringbyClozeTranslation通过完形填空翻译的无监督的问答文章目录UnsupervisedQuestionAnsweringbyClozeTranslation通过完形填空翻译的无监督的问答0、Abstract0.1、背景0.2、Paper做的c-1）为了产生上面的三元组：0.3、其它1、Introduction1.1现有背景1.2

小园秋子·2021-11-14 19:57

Unsupervised Question Answering by Cloze Translation 基于完形填空转换的无监督问答

UnsupervisedQuestionAnsweringbyClozeTranslation（基于完形填空转换的无监督问答）Facebookresearch，开源，数据集为SQuAD1.介绍当前问题：抽取式问答需要大量训练数据，但对于一个新领域或者新的语种，收集训练集是需要大量人类和物力的。目标：不需要使用监督QA，就能够在给定文档后生成准确的问题，利用生成的问题训练一个QA系统。解决方法：先用

下了一周雨·2021-09-15 17:17

【读论文】 Improving Multi-hop Knowledge Base Question Answering by Learning Intermediate Supervision ...

系统简称：NSM发表会议：WSDM2021研究领域：KBQA作者团队：中国人民大学，新加坡管理大学论文题目:ImprovingMulti-hopKnowledgeBaseQuestionAnsweringbyLearningIntermediateSupervisionSignals链接：https://arxiv.org/abs/2101.03737摘要Multi-hopKBQA的目标在于在知识

Jarkata·2021-06-23 13:13

13.2 Question Answering 问答系统意境级讲解

文章目录一、QA1匹配+抽取式问题1、数据集2、问题对文章的注意力Query-to-contextAttention第一版第二版VQA单跳模型中的词引导空间注意两跳模型中的空间注意3、文章对问题的注意力Context-to-queryAttentionR-NetFusionNetwork4、双向注意力BiDAFDCNQANETBERT二、QA2复杂的推理问题1、Qangaroo数据集2、Hoppo

炫云云·2021-05-10 21:51

自然语言处理(NLP)-4.3 BERT、T5与问答系统(BERT&T5&Question Answering)

1.概述1.1问答系统(Questionanswering)基于上下文：输入问题和文本，输出答案；如阅读理解封闭系统：直接输入问题，输出答案；如聊天机器人1.2迁移学习(Transferlearning)定义：先在有大量训练数据的任务上预训练，再在下游任务上继续训练1.3BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)定义：是一种基

Ogmx·2021-04-20 23:50

【文献阅读】能兼顾图像理解和推理能力的VQA模型（CVPR，2019）

openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Shrestha_Answer_Them_All_Toward_Universal_Visual_Question_Answering

全部梭哈一夜暴富·2021-04-02 22:25

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