1/1視圖語義理解第一部分視圖語義表示中的實體和關系建模 2第二部分視圖語義理解中的句法和語義分析 4第三部分跨視圖語義連接與推理 7第四部分視圖語義理解的應用領域 10第五部分視圖語義理解中的挑戰(zhàn)與機遇 13第六部分視圖語義理解的評估指標 15第七部分基于視圖語義理解的自然語言處理任務 17第八部分視圖語義理解的發(fā)展趨勢 21

第一部分視圖語義表示中的實體和關系建模關鍵詞關鍵要點實體建模

1.實體提取和識別：從文本中識別并提取實體，例如人、地名、組織和事件。

2.實體類型化：將實體分類為特定的類別，例如人物、位置或時間。

3.實體消歧：解決同名異義實體（例如不同的人有相同的名字）的問題。

關系建模

實體和關系建模在視圖語義表示中的作用

視圖語義表示旨在從視圖圖像中提取語義信息，建立實體和關系模型是其中關鍵的一步。實體是指圖像中的特定對象或概念，而關系則描述了這些實體之間的相互作用。有效地建模實體和關系對于理解圖像的整體含義至關重要。

實體建模

實體建模涉及識別圖像中的對象或概念并將其分配給預定義的類別。這通常通過訓練分類器，例如卷積神經網絡(CNN)，在給定圖像上執(zhí)行對象檢測或語義分割來實現。實體類別可以包括人、車輛、建筑物、動物等。

關系建模

建立關系模型著重于描述實體之間的相互作用。這可以采用多種形式，例如：

*空間關系：描述實體之間的空間排列，例如“在旁邊”、“重疊”或“位于上方”。

*交互關系：描述實體之間的動態(tài)交互，例如“騎自行車”、“與他人交談”或“玩?！?。

*因果關系：描述實體之間的因果聯系，例如“墜落”導致“破碎”或“推動”導致“移動”。

實體和關系建模方法

實體和關系建?？梢酝ㄟ^多種方法實現，包括：

*基于規(guī)則的方法：依賴于手動定義的規(guī)則和模式來識別實體和關系。

*統計方法：使用統計模型從數據中自動學習實體和關系表示。

*深度學習方法：利用深度神經網絡從圖像中提取實體和關系特征。

實體和關系建模的挑戰(zhàn)

構建有效的實體和關系模型面臨著幾個挑戰(zhàn)：

*語義鴻溝：圖像中的語義信息可能與人類理解的意義不符。

*視覺多樣性：實體和關系在圖像中的外觀可能因視角、光照條件和背景而異。

*復雜的關系：圖像中的關系可能很復雜，例如嵌套關系或多重關系。

實體和關系建模的應用

實體和關系建模廣泛應用于各種計算機視覺任務，包括：

*圖像分類：識別圖像中的主要實體和關系來進行圖像分類。

*物體檢測：定位和識別圖像中的特定實體。

*語義分割：將圖像分割成不同語義類別的區(qū)域。

*場景理解：從圖像中提取復雜的場景信息，例如交互、活動和事件。

總結

實體和關系建模是視圖語義表示的核心，對于理解圖像中對象的含義和它們之間的相互作用至關重要。有效地構建實體和關系模型有助于提高各種計算機視覺任務的性能。盡管面臨著挑戰(zhàn)，但實體和關系建模仍然是一個活躍的研究領域，并有望在未來幾年取得進一步的進展。第二部分視圖語義理解中的句法和語義分析關鍵詞關鍵要點【句法分析】

1.樹形結構化表示：句子中的單詞和短語按照特定的規(guī)則組織成樹形結構，反映句子中成分之間的依存關系。

2.標記化和詞性標注：將句子中的單詞和短語分割成標記，并標注其詞性，如名詞、動詞、形容詞等。

3.成分分析：將句子分解為不同的成分，如主語、謂語、賓語、定語等，并分析它們之間的關系。

【語義分析】

視圖語義理解中的句法和語義分析

視圖語義理解的目標是在給定圖像或視頻內容的情況下，提取視覺對象的語義信息。句法和語義分析是視圖語義理解的關鍵步驟，它們使模型能夠識別和解釋圖像中的對象、屬性和關系。

#句法分析

句法分析涉及識別圖像中對象的類別、位置和空間關系。它將視覺信息分解為一系列離散的元素，即對象和它們的相互作用。句法分析通常使用視覺特征提取技術，例如卷積神經網絡（CNN），對圖像進行編碼。

*對象分類：識別圖像中每個對象的類別，例如“人”、“狗”或“汽車”。

*定位和邊界框：確定每個對象的邊界框，指定其在圖像中的位置和大小。

*空間關系：識別對象之間的空間關系，例如“在上方”、“在左側”或“在后面”。

#語義分析

語義分析建立在句法分析的基礎上，對圖像中對象的性質進行理解。它將視覺信息與外部知識庫聯系起來，例如詞庫或本體，從而賦予對象意義和上下文。語義分析的主要技術包括：

對象檢測：基于句法分析的結果，識別圖像中特定類型的對象。例如，檢測圖像中所有的人或汽車。

屬性識別：識別對象的特定屬性，例如顏色、大小或形狀。這有助于更詳細地描述和區(qū)分對象。

關系識別：識別對象之間的關系，例如“包含”、“相交”或“重疊”。關系識別用于表示對象的交互和場景的整體布局。

場景理解：將圖像分析的結果整合到更高層次的場景理解中。它涉及推理場景的整體內容，包括事件、動作和參與者。

#深度學習方法

句法和語義分析通常使用深度學習方法來實現，特別是CNN。CNNs能夠提取圖像中的復雜視覺特征，并利用這些特征來識別對象及其屬性。一些用于句法和語義分析的流行深度學習模型包括：

*FasterR-CNN：一種對象檢測模型，用于定位和分類圖像中的對象。

*MaskR-CNN：FasterR-CNN的擴展，用于生成每個檢測到的對象的像素級分割掩碼。

*語義分割網絡：用于預測圖像中每個像素的語義標簽，從而生成對象和區(qū)域的詳細分割。

#視圖語義理解中的挑戰(zhàn)

雖然句法和語義分析在視圖語義理解中至關重要，但還面臨著一些挑戰(zhàn)：

*場景復雜性：圖像可能包含大量對象、屬性和關系，這使得分析和理解變得具有挑戰(zhàn)性。

*遮擋和重疊：對象之間的遮擋和重疊會затруднить準確識別和定位。

*尺度和視角差異：對象可在各種尺度和視角下出現，這會影響模型的性能。

*語義歧義：不同的對象可能具有相似的視覺外觀，這會造成語義歧義。

#應用

視圖語義理解在各種計算機視覺應用中都有廣泛應用，包括：

*圖像標注和檢索：理解圖像內容以自動為圖像添加標簽，并支持基于內容的圖像檢索。

*自動駕駛：識別和跟蹤道路上的行人、車輛和其他障礙物，以確保安全駕駛。

*醫(yī)療成像：分析醫(yī)學圖像以檢測異常情況、協助診斷和制定治療計劃。

*視頻分析：理解視頻序列中的動作、事件和交互，用于監(jiān)視、運動捕獲和行為識別。第三部分跨視圖語義連接與推理關鍵詞關鍵要點多模態(tài)表征

1.探索跨視圖語義連接，建立共享的高級表征空間。

2.利用異構數據模態(tài)之間的互補信息，增強語義理解能力。

3.聯合表征允許跨模態(tài)知識遷移，促進視圖間的推理和理解。

跨視圖語義一致性

1.維護不同視圖之間語義一致性，確保跨視圖知識的可靠性。

2.利用對抗學習或知識蒸餾等技術，減少不同視圖間的語義漂移。

3.跨視圖一致性增強語義理解的魯棒性和泛化能力。

表征抽象化與遷移

1.學習高層次、抽象的語義表征，捕獲跨視圖的共同語義概念。

2.促進跨視圖語義遷移，允許知識在不同任務和領域之間共享。

3.抽象表征促進泛化學習和跨領域語義理解。

知識圖譜集成

1.整合來自多視圖的結構化知識，構建語義豐富的知識圖譜。

2.知識圖譜提供語義上下文件，增強跨視圖語義推理和決策制定。

3.知識圖譜集成提高語義理解的準確性和可解釋性。

因果推理

1.探索跨視圖數據中的因果關系，揭示事件之間的因果影響。

2.利用因果推理模型，解釋和預測視圖之間的語義連接。

3.因果推理增強對語義關系的理解，支持基于證據的決策。

可解釋性與信任

1.提供跨視圖語義理解的清晰解釋，增強模型的可信度。

2.開發(fā)可解釋性技術，揭示語義推理過程和決策背后的原因。

3.建立可信賴的跨視圖語義理解模型，促進人機交互和決策制定?？缫晥D語義連接與推理

在視圖語義理解中，跨視圖語義連接和推理是一項至關重要的任務，旨在建立不同視圖之間語義表示的橋梁，從而支持更全面的語義理解。

語義表示的挑戰(zhàn)

在自然語言處理中，語義表示涉及將文本轉換為形式化的數據結構，以捕獲其含義。然而，不同的視圖（例如文本、圖像、語音）可能使用不同的表示形式，這給跨視圖語義連接帶來了挑戰(zhàn)。

跨視圖語義連接

跨視圖語義連接旨在建立不同視圖之間語義表示的映射。這涉及使用對齊方式技術（例如投影對齊方式、圖注意力網絡）來發(fā)現跨視圖表示之間的相似性。通過對齊，不同視圖中的語義信息可以相互補充，從而獲得更豐富的語義理解。

語義推理

跨視圖語義推理建立在跨視圖語義連接的基礎上，利用建立的連接來進行語義推理。這包括：

*事實驗證：確認不同視圖中陳述事實在語義上是否一致。

*知識獲?。簭囊粋€視圖中提取知識并將其應用于另一個視圖。

*跨視圖查詢：使用一個視圖中的信息查詢另一個視圖，以獲得更全面的答案。

應用

跨視圖語義連接與推理在自然語言處理和人工智能的廣泛應用中發(fā)揮著重要作用，包括：

*圖像字幕生成：將文本與圖像連接起來，生成更具描述性的字幕。

*視頻理解：連接文本、視覺和音頻模式，以便更好地理解視頻內容。

*信息檢索：跨文本、圖像和音頻搜索相關信息。

*知識圖譜構建：從不同來源整合語義知識，構建更全面的知識圖。

*對話系統：通過跨文本和語音模式的語義連接，支持更自然的對話交互。

技術方法

跨視圖語義連接與推理的技術方法多種多樣，包括：

*對齊方式技術：投影對齊方式、圖注意力網絡、基于相似性的方法。

*推理方法：規(guī)則推理、概率推理、神經推理模型。

*神經網絡架構：卷積神經網絡、遞歸神經網絡、變壓器網絡。

*多模態(tài)學習方法：將不同模式的表示融合到統一的語義表示中。

研究進展

跨視圖語義連接與推理是一個活躍的研究領域，近年來取得了顯著進展。研究重點包括：

*探索更有效的跨視圖對齊方式技術。

*開發(fā)更強大的語義推理模型。

*構建更全面的跨視圖語義表示。

*將跨視圖語義連接與推理應用于新的應用領域。

總結

跨視圖語義連接與推理在視圖語義理解中至關重要，通過建立不同視圖之間語義表示的橋梁，支持更全面的語義理解。隨著技術的不斷進步，跨視圖語義連接與推理將在自然語言處理和人工智能的未來發(fā)展中發(fā)揮越來越重要的作用。第四部分視圖語義理解的應用領域關鍵詞關鍵要點主題名稱：自然語言處理

1.視圖語義理解是自然語言處理(NLP)的重要組成部分，它使計算機能夠理解文本中的復雜信息和關系。

2.視圖語義理解已被用于各種NLP任務中，包括問答系統、文本摘要和機器翻譯。

3.隨著NLP技術的不斷發(fā)展，視圖語義理解有望在自然語言交互和信息提取方面發(fā)揮越來越重要的作用。

主題名稱：信息檢索

視圖語義理解的應用領域

醫(yī)療保健

*疾病診斷：從醫(yī)學圖像和文本中提取關鍵信息，輔助醫(yī)生診斷疾病。

*治療計劃：分析患者記錄和影像數據，制定個性化的治療計劃。

*藥物開發(fā)：從臨床試驗數據中識別潛在的藥物目標和有效性。

*患者管理：通過監(jiān)視患者健康記錄，跟蹤患者進度并預測未來健康事件。

金融

*欺詐檢測：識別異常交易模式并檢測可疑活動。

*風險評估：分析金融數據，評估投資風險并做出明智的決策。

*財務預測：從財報中提取關鍵信息，預測公司業(yè)績。

*客戶細分：通過分析交易數據，對客戶進行細分并針對性地營銷。

零售

*產品推薦：分析客戶購買歷史和產品評論，推薦個性化的產品。

*情緒分析：從客戶評論和社交媒體中識別客戶情緒，優(yōu)化產品開發(fā)和營銷策略。

*預測性建模：預測客戶需求并優(yōu)化庫存水平。

*客戶服務：通過分析客戶查詢，提供個性化的支持和解決問題。

法律

*法律文件分析：理解和提取法律文件中的關鍵條款和含義。

*法律研究：搜索和分析法律案例和法規(guī)，支持法律辯論。

*合同審查：自動審查合同以識別風險和問題。

*法律預測：分析判例法數據，預測法律結果。

教育

*個性化學習：通過分析學生學習模式，提供個性化的學習體驗和干預措施。

*內容理解：幫助學生理解復雜文本和概念。

*自動評分：客觀地評估學生作業(yè)，提供實時反饋。

*教育研究：通過分析教育數據，了解學生學習和教師教學的模式。

媒體和娛樂

*視頻理解：從視頻中提取關鍵幀、人物和對話，生成摘要和進行內容推薦。

*情感分析：分析社交媒體帖子和評論，了解人們對媒體內容的情緒反應。

*新聞監(jiān)控：從新聞文章中提取事實和事件，跟蹤新聞報道和生成新聞摘要。

*娛樂推薦：個性化娛樂內容推薦，基于用戶觀看歷史和偏好。

制造

*質量控制：從視覺檢查和傳感器數據中識別產品缺陷。

*預測性維護：分析機器數據，預測故障并制定維護計劃。

*供應鏈優(yōu)化：通過優(yōu)化運輸和物流流程，提高供應鏈效率。

*機器人控制：賦能機器人理解環(huán)境和執(zhí)行復雜任務。

交通

*自動駕駛：從傳感器數據中提取關鍵信息，如周圍車輛和行人，實現自動駕駛。

*交通管理：分析實時交通數據，優(yōu)化交通流并減少擁堵。

*事故調查：從事故現場圖像和數據中提取關鍵證據，輔助事故調查。

*車輛診斷：分析車輛傳感器數據，識別潛在問題并提高安全性。

其他領域

*安全和執(zhí)法：從監(jiān)控錄像和社交媒體中提取證據，支持犯罪調查和預防。

*農業(yè)：分析衛(wèi)星圖像和傳感器數據，監(jiān)測作物健康和優(yōu)化農業(yè)實踐。

*政府：處理和分析大數據，做出數據驅動的決策和改善公共服務。

*科學研究：從科學出版物和實驗數據中提取信息，支持科學發(fā)現和理論發(fā)展。第五部分視圖語義理解中的挑戰(zhàn)與機遇關鍵詞關鍵要點【主題名稱：自然語言理解的復雜性】

-視圖語義理解涉及自然語言的解析，這是一項復雜的任務，需要理解單詞、短語和句子之間的細微差別。

-自然語言語境和歧義豐富，這使得準確理解文本的含義變得具有挑戰(zhàn)性。

-外部知識和推理對于解決自然語言的模糊性和不確定性至關重要。

【主題名稱：數據稀疏性和偏差】

視圖語義理解中的挑戰(zhàn)

*數據稀疏性：視圖語義理解依賴于實體和關系的豐富注釋。然而，現實世界數據通常稀疏，缺乏足夠的標注信息。

*語義差距：自然語言和視覺信息之間存在語義差距。自然語言描述可以模糊、不完整或模棱兩可，而視覺信息又具有固有的多義性。

*視覺復雜性：真實世界圖像往往包含豐富的視覺信息，例如噪聲、遮擋和背景雜亂，這增加了語義理解的難度。

*可擴展性和泛化性：視圖語義理解系統需要對新的領域、場景和視覺特征具有可擴展性和泛化性，以處理不斷變化的現實世界數據。

視圖語義理解中的機遇

*深度學習進步：深度學習方法，例如卷積神經網絡（CNN）和變壓器，在圖像處理和自然語言處理方面取得了重大進展，為視圖語義理解提供了強大的工具。

*異構數據融合：視圖語義理解利用了來自視覺和文本等異構數據源的信息。這種數據融合有助于彌補單一數據模式的不足，增強理解能力。

*知識圖譜：知識圖譜提供了結構化和語義豐富的知識，可以作為視圖語義理解的先驗信息。通過將圖像信息與知識圖譜聯系起來，可以提高理解的準確性和完整性。

*弱監(jiān)督學習：弱監(jiān)督學習技術，例如遠程監(jiān)督和自我監(jiān)督，允許從未標注或弱標注的數據中學習語義表示。這有助于克服數據稀疏性的挑戰(zhàn)，并擴大訓練數據集。

*生成式模型：生成式模型，例如對抗生成網絡（GAN），可以合成新的圖像或文本，這對于數據增強和建模復雜關系很有用。

*跨模態(tài)理解：跨模態(tài)理解研究視覺和語言之間的關系。通過探索這些聯系，可以促進視圖語義理解，例如通過圖像字幕或文本到圖像檢索。

*多模態(tài)學習：多模態(tài)學習方法整合了來自不同模態(tài)（例如視覺和文本）的信息，以進行協同決策，從而提高語義理解能力。

*可解釋性：可解釋性方法允許理解視圖語義理解模型的決策過程。通過提供對模型推理的見解，可提高系統的透明度和可信度。

*應用廣泛：視圖語義理解在廣泛的應用中具有巨大潛力，包括圖像字幕、視覺問答、圖像檢索和自動駕駛。隨著技術的不斷發(fā)展，其應用范圍還在不斷擴大。第六部分視圖語義理解的評估指標關鍵詞關鍵要點【客觀評價指標】

1.通過人工標注獲得標準答案，與模型預測結果進行比較，計算準確率、召回率、F1值等評價指標。

2.采用基準數據集或自建語料庫進行評估，確保評估結果的可靠性和可比性。

3.考慮語義理解的細粒度層次，從實體識別、關系抽取到事件抽取，根據不同任務設定相應的評價指標。

【主觀評價指標】

視圖語義理解的評估指標

1.準確度（Accuracy）

*計算預測答案與真實答案匹配的比例。

*公式：Accuracy=匹配的預測答案數/總預測答案數

2.精確率（Precision）

*計算預測為正例且為真實正例的比例。

*公式：Precision=真正例數/(真正例數+假正例數)

3.召回率（Recall）

*計算預測為正例且為真實正例的比例。

*公式：Recall=真正例數/(真正例數+假負例數)

4.F1-分數（F1-score）

*綜合考慮精確率和召回率的加權調和平均值。

*公式：F1-score=2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)

5.平均精確度（MeanAveragePrecision，MAP）

*計算每個查詢的平均精確度，然后對其進行平均。

*公式：MAP=(1/N)*∑?[AvgP(q?)]

*其中，AvgP(q?)是查詢q?的平均精確度。

6.平均倒排位置（MeanReciprocalRank，MRR）

*計算每個查詢中第一個正確答案的倒排位置的平均值。

*公式：MRR=(1/N)*∑?[1/RR(q?)]

*其中，RR(q?)是查詢q?中第一個正確答案的倒排位置。

7.正確率@N（Precision@N）

*計算前N個預測答案中正確答案的比例。

*公式：Precision@N=正確答案數/N

8.召回率@N（Recall@N）

*計算前N個預測答案中正確答案的比例。

*公式：Recall@N=正確答案數/總答案數

9.平均倒置文檔頻率（AverageInverseDocumentFrequency，IDF）

*計算在語料庫中查詢詞的平均IDF。

*公式：IDF=(1/N)*∑?[IDF(q?)]

*其中，IDF(q?)是查詢詞q?的IDF。

10.NormalizeDiscountedCumulativeGain（NDCG）

*考慮答案相關性順序的排序指標。

*公式：NDCG=DCG/IDCG

*其中，DCG是預測結果的折現累積收益，IDCG是完美排序的DCG。

視圖語義理解評估指標選擇

選擇合適的評估指標取決于特定任務和應用場景。一般情況下，推薦使用以下指標：

*準確度：適用于需要高準確度的任務。

*MAP：適用于需要關注相關性排序精度的任務。

*F1-分數：適用于需要權衡精確率和召回率的任務。

*MRR：適用于需要評估第一個正確答案位置的任務。第七部分基于視圖語義理解的自然語言處理任務關鍵詞關鍵要點基于視圖語義理解的文本分類

1.利用視圖語義理解技術，將文本表示為多個不同角度的語義視圖。

2.通過對不同語義視圖的建模，捕獲文本在不同語義層面的特征。

3.采用深度學習模型，對多視圖語義表示進行融合和分類。

基于視圖語義理解的查詢意圖識別

1.將查詢意圖視為對用戶需求的語義表達。

2.構建基于視圖的查詢語義理解模型，識別查詢意圖的多個語義視圖。

3.利用多模態(tài)信息（例如文本、圖像、語音）增強視圖語義理解的準確性。

基于視圖語義理解的對話生成

1.將對話視為多回合的語義交互過程。

2.引入視圖語義理解，為對話中的每個回合構建多角度語義表示。

3.基于多視圖語義表示，生成具有連貫性和信息豐富的對話響應。

基于視圖語義理解的情感分析

1.將情感視為文本的語義特征之一。

2.構建基于視圖的情感語義理解模型，從多個角度捕獲文本的情感線索。

3.利用多任務學習和遷移學習技術，提升情感分析的性能。

基于視圖語義理解的文本摘要

1.將文本摘要視為對文本主要語義信息的高度概括。

2.利用視圖語義理解技術，提取文本的不同語義視圖。

3.通過視圖選擇和融合機制，生成簡潔、信息豐富的文本摘要。

基于視圖語義理解的文本相似度計算

1.將文本相似度計算視為文本語義特征的比較。

2.構建基于視圖的文本相似度計算模型，從不同的語義角度比較文本。

3.利用距離度量、相似度度量和相關性分析方法，評估文本之間的相似度?；谝晥D語義理解的自然語言處理任務

摘要

視圖語義理解是自然語言處理(NLP)的一項關鍵任務，旨在從視覺數據中獲取語義信息。它在各種NLP應用程序中至關重要，包括圖像字幕、視頻理解和可視化問答。本文概述了基于視圖語義理解的各種NLP任務，重點介紹了這些任務的挑戰(zhàn)、方法和最新進展。

引言

視圖語義理解的目標是將視覺信息轉換為可用于NLP處理的語義表示。這涉及到從圖像或視頻中提取對象、關系和場景等元素，并理解它們之間的含義。視圖語義理解對于以下方面至關重要：

*圖像字幕：生成圖像或場景描述。

*視頻理解：分析視頻序列中的動作、事件和交互。

*可視化問答：根據圖像或視頻回答與視覺內容相關的問題。

基于視圖語義理解的NLP任務

圖像字幕

圖像字幕的目標是生成對圖像內容的自然語言描述。這需要理解圖像中的對象、場景和關系，以及將它們轉換為連貫文本的能力。

視頻理解

視頻理解涉及分析視頻序列中的動態(tài)視覺信息。它包括檢測和跟蹤對象、識別動作和事件，以及理解不同元素之間的交互。

可視化問答

可視化問答的任務是根據圖像或視頻回答與視覺內容相關的問題。這需要理解視覺數據并根據問題生成相關的答案。

視覺問答生成

視覺問答生成是可視化問答的逆任務。它涉及生成對圖像或視頻內容的問題，以鼓勵更深入的理解。

視覺對話

視覺對話的目標是進行與視覺內容相關的自然語言對話。它需要理解視覺數據，生成相關的響應，并在對話中維護上下文。

挑戰(zhàn)

基于視圖語義理解的NLP任務面臨著以下挑戰(zhàn)：

*視覺信息的復雜性：視覺數據可能非常復雜，包含大量的對象、場景和關系。

*跨模態(tài)理解：跨越視覺和語言領域進行理解具有挑戰(zhàn)性。

*背景知識：任務通常需要背景知識來理解視覺內容的含義。

*計算成本：處理視覺數據需要大量的計算資源。

方法

基于視圖語義理解的NLP任務的方法包括：

*基于深度神經網絡的特征提?。壕矸e神經網絡(CNN)和變壓器神經網絡(Transformer)用于從視覺數據中提取特征。

*圖像文本聯合編碼：編碼器-解碼器模型將視覺特征和語言特征組合起來，進行聯合表示。

*圖神經網絡：圖神經網絡用于對對象、關系和場景進行建模，從而捕獲視覺數據的結構化信息。

*多模態(tài)預訓練：在圖像和文本語料庫上預訓練的大型語言模型(LLM)已顯示出在視圖語義理解任務上的強大性能。

最新進展

基于視圖語義理解的NLP任務取得了重大進展。最近的突破包括：

*視覺理解大幅提升：LLM的使用提高了對象檢測、動作識別和場景理解的準確性。

*可視化問答的語義理解：新的方法強調了語義理解在可視化問答中的重要性。

*視覺對話的上下文建模：LLM能夠有效地維護對話上下文，生成更多連貫和相關的響應。

結論

基于視圖語義理解的NLP任務對于圖像字幕、視頻理解和可視化問答等應用至關重要。通過利用先進的方法，研究人員取得了重大進展，提高了這些任務的性能。隨著LLM和多模態(tài)學習的持續(xù)發(fā)展，基于視圖語義理解的NLP任務有望在未來進一步推動自然語言交互和視覺理解。第八部分視圖語義理解的發(fā)展趨勢關鍵詞關鍵要點【多模態(tài)表征融合】

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