笔记整理 | 陈卓，浙江大学计算机科学与技术系，博士研究生
研究方向 | 知识图谱/图神经网络/多模态
论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.44.pdf
代码：https://github.com/ZiaMaryam/ConceptBERT
发表会议：EMNLP 2020
任务核心ideas
模型概览
流程如下：
- 得到对应模态的嵌入表示
- 通过两个并行模态融合模块
* - 视觉-语言（输出2个向量）
- 知识-语言（输出1个向量）
- 聚合三种向量
* - 带有语言信息的视觉向量
- 带有视觉信息的语言向量
- 带有外部知识的语言向量
- 分类器进行答案分类
背景知识
借鉴AAAI2020的一篇文章（Commonsense knowledge base completion with structural and semantic context）中所提到的ConceptNet embedding 作为I2020 常识概念图中的实体表示
借鉴NIPS2019中一篇文章中的多模态交叉attention方法，交叉视觉和语言两条stream分别使用了自己的query和来自另一边的key和value向量，进行信息融合
模型方法
输入模块：
编码模块：
包括：
1：图片与bert的联合编码
2：bert与Kgembedding的联合编码
3：3个编码方式的聚合
实验
作者在OK-VQA数据集上达到了sota，但是在VQA标准数据集VQA2.0上并没有达到。主要原因是因为该方法侧重于常识与背景知识，在trick上不如当前SOTA的VQA模型（效果接近76%）。
同时，该论文避开了FVQA数据集，猜测原因是在该数据集上表现不佳（该数据上大部分方法都是基于pipeline，这种end2end的方法不好去对标）
总结与灵感
- 常识知识库某种程度上可增强许多VQA任务，哪怕不是显式地需要外部知识
- 多模态任务中以图的形式引入外部知识依然有很大的潜力可以挖掘
- 预训练fine-tune +（交叉）注意力机制 + 外部知识 + KG图结构 – – > 信息最大化
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Original: https://blog.csdn.net/TgqDT3gGaMdkHasLZv/article/details/113009524
Author: 开放知识图谱
Title: 论文浅尝 – EMNLP2020 | ConceptBert：视觉问题回答的概念感知表示
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