利用并行注意力联合学习真值条件指称与接地
计算与语言
2021-04-15 v1
摘要
我们提出了一种模型，利用真值条件语义联合学习词语的指称及其接地。我们的模型建立在 Mao 等人 (2019) 的神经符号方法之上，使用一种新颖的并行注意力机制学习在 CLEVR 数据集 (Johnson 等人, 2017) 中对物体进行接地。该模型在视觉问答上达到了最先进的性能，仅以问答性能作为唯一的训练信号来学习检测和接地物体。我们还表明，该模型仅通过调整训练集中问题的答案，就能够学习到灵活的非规范接地。
引用
@article{arxiv.2104.06645,
title = {Jointly Learning Truth-Conditional Denotations and Groundings using Parallel Attention},
author = {Leon Bergen and Dzmitry Bahdanau and Timothy J. O'Donnell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06645},
year = {2021}
}