K-VQA:一种知识图谱辅助下的视觉问答方法

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依照所回答的问题类型区分,图像和文本的视觉问答大体分为2类,第1类是可以从图像中直接获取答案的问题,第2类是需借助外部知识获取答案的问题。目前的视觉问答方法只能在一类问题上具有较高的准确率,回答另一类问题的技术尚不成熟。为了扩大可回答的问题类型,设计了一种知识图谱辅助下的视觉问答方法——K-VQA。在基于深度学习VQA的基础上,通过查询知识图谱区分问题类型,对不同类型的问题采用最合适的方法进行回答,对于需借助外部知识进行回答的问题,利用图像和问题中的信息判断回答问题所需的实体和属性,抽取知识图谱中的三元组
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