論文の概要: Multiple interaction learning with question-type prior knowledge for constraining answer search space in visual question answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11118v1
• Date: Wed, 23 Sep 2020 12:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 16:19:30.493158
• Title: Multiple interaction learning with question-type prior knowledge for constraining answer search space in visual question answering
• Title（参考訳）: 視覚的質問応答における質問型事前知識を用いた複数対話学習
• Authors: Tuong Do, Binh X. Nguyen, Huy Tran, Erman Tjiputra, Quang D. Tran, Thanh-Toan Do
• Abstract要約: 質問型事前情報を利用してVQAを改善する新しいVQAモデルを提案する。 VQA 2.0とTDIUCという2つのベンチマークデータセットの固体実験は、提案手法が最も競争力のあるアプローチで最高の性能を得ることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.395733613284534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Different approaches have been proposed to Visual Question Answering (VQA). However, few works are aware of the behaviors of varying joint modality methods over question type prior knowledge extracted from data in constraining answer search space, of which information gives a reliable cue to reason about answers for questions asked in input images. In this paper, we propose a novel VQA model that utilizes the question-type prior information to improve VQA by leveraging the multiple interactions between different joint modality methods based on their behaviors in answering questions from different types. The solid experiments on two benchmark datasets, i.e., VQA 2.0 and TDIUC, indicate that the proposed method yields the best performance with the most competitive approaches.
• Abstract（参考訳）: Visual Question Answering (VQA) には様々なアプローチが提案されている。 しかし,問答探索空間を制約するデータから抽出した質問型事前知識に対して,様々な共同モダリティ手法の振る舞いを認識している作品はほとんどない。 本稿では,質問型事前情報を利用した新しいVQAモデルを提案する。 VQA 2.0とTDIUCという2つのベンチマークデータセットの固体実験は、提案手法が最も競争力のあるアプローチで最高の性能を得ることを示している。

関連論文リスト

• Multimodal Reranking for Knowledge-Intensive Visual Question Answering [77.24401833951096]
  回答生成のための知識候補のランク付け品質を向上させるためのマルチモーダル・リランカを提案する。 OK-VQAとA-OKVQAの実験は、遠隔監視からのマルチモーダルリランカーが一貫した改善をもたらすことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T02:58:52Z)
• Disentangling Knowledge-based and Visual Reasoning by Question Decomposition in KB-VQA [19.6585442152102]
  本稿では,知識に基づく視覚的問合せ問題について検討し,その解を求めるためには,モデルが視覚的モダリティに根ざす必要があることを示した。 我々の研究は、複雑な質問をいくつかの単純な質問に置き換えることで、画像からより関連性の高い情報を抽出できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T02:19:38Z)
• QAGCF: Graph Collaborative Filtering for Q&A Recommendation [58.21387109664593]
  質問と回答(Q&A)プラットフォームは通常、ユーザの知識獲得のニーズを満たすために質問と回答のペアを推奨する。 これにより、ユーザの振る舞いがより複雑になり、Q&Aレコメンデーションの2つの課題が提示される。 グラフニューラルネットワークモデルであるQ&Answer Graph Collaborative Filtering (QAGCF)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T10:52:37Z)
• Multi-Clue Reasoning with Memory Augmentation for Knowledge-based Visual Question Answering [32.21000330743921]
  より一般的な質問に答える能力を備えたモデルを実現する新しいフレームワークを提案する。 具体的には、画像検索関連関係句を予測するために、明確に定義された検出器が採用されている。 最適解答は、最も高いスコアで支持事実を選択することにより予測される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T02:35:18Z)
• UNK-VQA: A Dataset and a Probe into the Abstention Ability of Multi-modal Large Models [55.22048505787125]
  本稿ではUNK-VQAと呼ばれる包括的データセットを提案する。 まず、画像または疑問について意図的に摂動することで、既存のデータを拡大する。 そこで我々は,新たなマルチモーダル大規模モデルのゼロショット性能と少数ショット性能を広範囲に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T02:38:09Z)
• Co-VQA : Answering by Interactive Sub Question Sequence [18.476819557695087]
  本稿では,質問者,Oracle,Answererの3つのコンポーネントからなる対話型VQAフレームワークを提案する。 モデル毎に教師あり学習を行うために,VQA 2.0 と VQA-CP v2 データセット上で,各質問に対する SQS を構築する方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T15:09:16Z)
• Knowledge-Routed Visual Question Reasoning: Challenges for Deep Representation Embedding [140.5911760063681]
  VQAモデル評価のためのナレッジルーティング視覚質問推論という新しいデータセットを提案する。 視覚ゲノムシーングラフと外部知識ベースの両方に基づいて,制御プログラムを用いて質問応答対を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T00:33:44Z)
• Few-Shot Complex Knowledge Base Question Answering via Meta Reinforcement Learning [55.08037694027792]
  複雑な質問答え(CQA)は、知識ベース(KB)上の複雑な自然言語質問に答える。 従来のニューラルプログラム誘導(NPI)アプローチは、質問の種類が異なる場合、不均一なパフォーマンスを示す。 本稿では,CQAにおけるプログラム誘導のためのメタ強化学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T18:34:55Z)
• Effective FAQ Retrieval and Question Matching With Unsupervised Knowledge Injection [10.82418428209551]
  質問に対して適切な回答を得るための文脈言語モデルを提案する。 また、ドメイン固有の単語間のトポロジ関連関係を教師なしの方法で活用することについても検討する。 提案手法のバリエーションを,公開可能な中国語FAQデータセット上で評価し,さらに大規模質問マッチングタスクに適用し,コンテキスト化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T05:03:34Z)
• Harvesting and Refining Question-Answer Pairs for Unsupervised QA [95.9105154311491]
  教師なし質問回答(QA)を改善するための2つのアプローチを提案する。 まず、ウィキペディアから語彙的・構文的に異なる質問を抽出し、質問応答対のコーパスを自動的に構築する(RefQAと名づけられる)。 第2に、より適切な回答を抽出するためにQAモデルを活用し、RefQA上でデータを反復的に洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T15:56:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。