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品牌归属地对负面网络口碑语言偏差的影响

中国集体经济 2014年第22期 63-65页

作者：涂科武汉钢铁(集团)公司研究院

文章依据语言类别模型(LCM),将群体间语言偏差理论应用于营销领域中,检验了消费者在传播非亲身经历的网络负面口碑时所表现的语言偏差。通过实证研究得出结论:较之于家乡品牌,消费者对于外地品牌使用更抽象的方式传播非亲身经历的负面... 详细信息

文章依据语言类别模型(LCM),将群体间语言偏差理论应用于营销领域中,检验了消费者在传播非亲身经历的网络负面口碑时所表现的语言偏差。通过实证研究得出结论:较之于家乡品牌,消费者对于外地品牌使用更抽象的方式传播非亲身经历的负面网络口碑。品牌归属地对非亲身经历的网络负面口碑语言抽象性的影响独立于口碑效价。

关键词：网络负面口碑语言类别模型语言偏差品牌归属地

基于跨媒体多模态表征学习的视觉问答方法研究

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基于跨媒体多模态表征学习的视觉问答方法研究

作者：冯溯湖南大学

学位级别：硕士

随着文本,图像,视频,音频等跨媒体数据的不断积累,以及深度表征学习的不断发展,信息的处理和分析逐渐由单一形式向多种形式转变,以视觉问答为代表的多模态任务也因此得到了研究者的广泛关注。视觉问答任务被提出的目的在于检验机器对图... 详细信息

随着文本,图像,视频,音频等跨媒体数据的不断积累,以及深度表征学习的不断发展,信息的处理和分析逐渐由单一形式向多种形式转变,以视觉问答为代表的多模态任务也因此得到了研究者的广泛关注。视觉问答任务被提出的目的在于检验机器对图像和问题的理解能力,其要求机器在给定图片和自然语言问题的情况下,对问题作出回答。尽管最近的研究已经取得了很多进展,但是仍有两个问题极大地限制了视觉问答任务在现实世界的应用。一个问题是模型受语言偏差的过度影响,泛化性比较差;另一个问题是许多基于预训练模型方法的数据标注成本与迁移成本高,通用性比较差。为了解决上述问题,本文以跨媒体多模态表征学习为基础,通过设计新的学习策略来有效利用语言偏差,并结合提示学习,设计了一个更通用的视觉问答模型。本文的主要内容包括:1.现有方法致力于减少语言偏差对模型带来的影响,而这同时也削弱了模型学习上下文先验的能力,针对这一不足,本文提出了CCB学习策略。CCB学习策略首先需要构建内容分支和上下文分支,然后再利用语言偏差构建一个联合损失函数,对这两个分支与最终的答案预测进行优化。具体地,在内容分支中,模型需要关注局部的关键信息,并通过语言偏差对不同的样本进行重加权,以减少统计先验对模型带来的影响。而上下文分支中,模型则需要关注全局的有效信息,并通过语言偏差来构建上下文标签,以保留模型学习上下文先验的能力。最后,模型对两个分支的预测进行融合来得到最终的答案。2.随着预训练模型越来越复杂,模型微调的硬件要求与训练成本不断提高,针对这一个问题,本文提出了OCAP模型,将“Pre-Train,Prompt,Predict”这一新的研究范式引入到视觉问答任务中。OCAP模型充分利用CLIP对视觉和文本数据的编码能力,并通过优化答案的上下文向量,自适应地学习Prompt的构建,以完成答案匹配任务。另外,为了提高训练的稳定性,OCAP将传统的答案分类任务与答案匹配任务相结合,进行多目标优化。3.本文在VQA v2.0和VQA-CP v2.0两个公开数据集上对所提出方法进行验证,实验结果显示CCB学习策略能有效提升模型在后者上的表现,并能显著减小模型在两个数据集上的性能差异;而OCAP模型在没有使用额外的多模态数据训练的情况下,也取得了竞争性的性能。

关键词：视觉问答语言偏差上下文提示学习

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基于度量学习的视觉问答关键技术研究

基于度量学习的视觉问答关键技术研究

作者：舒昕垚南京信息工程大学

学位级别：硕士

视觉问答任务要求模型结合图像和问题生成答案,因此视觉信息和问题都是模型产生正确答案的关键因素。然而,目前大部分视觉问答模型存在语言偏差,即模型仅学习了训练数据中问题和答案之间的潜在联系,而没有充分利用视觉信息来进行推理。... 详细信息

视觉问答任务要求模型结合图像和问题生成答案,因此视觉信息和问题都是模型产生正确答案的关键因素。然而,目前大部分视觉问答模型存在语言偏差,即模型仅学习了训练数据中问题和答案之间的潜在联系,而没有充分利用视觉信息来进行推理。这种语言偏差会导致模型倾向于使用出现频率高的单词或短语来回答问题,而忽略了与问题相关但不常见的单词或短语。在涉及新颖场景或物体的问题时,可能会导致模型无法预测到正确答案,不利于视觉问答模型的实际应用。为缓解语言偏差问题,本文从视觉的角度入手,剖析出现语言偏差的原因,并从度量学习的角度改进模型。具体来说,本文的主要工作如下:(1)本文提出了一种基于无监督度量学习的视觉问答方法,通过屏蔽图像中与问题无关的视觉区域来缓解语言偏差。该方法屏蔽了图像中与问题无关的视觉区域,降低视觉问答模型对图像理解的难度。模型只采用与问题相关的视觉区域特征与问题融合来生成答案,这增强了视觉问答模型对图像重点区域的关注。同时还采用Triplet损失函数在高维语义空间中无监督地分离正样本视觉特征和负样本视觉特征,从而更准确地提取与问题相关的正样本视觉特征。(2)本文提出了一种基于自监督反事实度量学习方法来缓解视觉问答模型中存在的语言偏差问题。当前大部分视觉问答模型采用传统的监督学习方式,即模型简单地使用最终损失函数进行监督,缺乏强有力的监督信号。这种方法只是显示地监督最终预测结果,而忽略了问题图像对和预测结果之间的因果关系,从而导致了语言偏差问题的存在。该方法改进本文中基于无监督度量学习的视觉问答方法并提出了自适应特征选择模块,将视觉特征自适应地分为与问题相关和无关的视觉特征,并直接根据与问题相关的视觉特征预测答案,以确保预测答案的实际原因。同时,该方法还通过与问题无关的视觉特征构建反事实样本,为模型提供反事实监督信号,进一步减少语言偏差。该方法通过因果推断的思想指导模型训练,可以有效缓解语言偏差问题。(3)本文在多个公开数据集上进行大量的综合实验,通过结果分析证明了本文方法的有效性。本文的方法在不进行额外的手工注释情况下在多个公开数据集上达到了最优的性能。这项研究为提高视觉问答模型的性能和鲁棒性提供了新的思路和方法。

关键词：视觉问答语言偏差度量学习因果推断反事实学习

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基于自适应多模特征融合的视觉问答方法研究

基于自适应多模特征融合的视觉问答方法研究

作者：袁德森电子科技大学

学位级别：硕士

视觉问答任务是计算机视觉和自然语言处理两个领域的交叉任务,可智能地理解图像和文本之间的多模态信息。然而,由于数据不平衡,视觉问答方法在多模态特征融合和训练过程中出现了语言偏差问题,即文本信息及特征主导着模型结果。具有语言... 详细信息

视觉问答任务是计算机视觉和自然语言处理两个领域的交叉任务,可智能地理解图像和文本之间的多模态信息。然而,由于数据不平衡,视觉问答方法在多模态特征融合和训练过程中出现了语言偏差问题,即文本信息及特征主导着模型结果。具有语言偏差的视觉问答模型过于依赖于问题和答案之间的相关性,而忽略了图像中的信息,导致模型在应用中鲁棒性较差,模型的可解释性很低。一方面,语言偏差源于数据不平衡以及导致的特征过拟合,即模型过拟合数据集中的头部样本。另一方面,这种过拟合也凸显出目前视觉问答的鲁棒性差。面对实际应用中复杂多变的内容和可能存在的攻击,现有视觉问答方法的准确性和泛化性较差。因此,本文针对基于自适应多模特征融合的视觉问答方法进行了研究:(1)从数据平衡的角度,采用了数据增广和对比学习的方法来平衡数据分布。其中,数据增广技术可以通过生成反事实样本来扩大训练集的数据量,并提高数据分布的平衡性。对比学习可以通过三元组分析,将事实样本、反事实样本和原始样本结合起来,帮助模型学习更准确和鲁棒的特征表示。通过所提出的方法来平衡数据分布,提高了模型性能和鲁棒性。(2)从特征平衡的角度,提出了泛化不确定性概念,并结合多学生网络进行特征的多视图平衡。泛化不确定性是指模型对新样本的预测结果的不确定性,所提出的方法可以帮助模型减缓过拟合现象,提高模型的泛化能力。多学生网络则可以通过训练多个网络来学习到更加鲁棒的特征表示,防止模型过拟合于某些视图。实验结果表明,所提出的方法能够有效地减缓语言偏差,提高模型的性能和鲁棒性。(3)从鲁棒性及泛化验证的角度,研究了多模态攻击下带偏视觉问答模型的性能,并提出了协同对抗训练方法。基于对抗样本和原始样本的模型结果应当相同这一假设,通过约束对抗样本和原始样本的特征一致性来提高模型的鲁棒性。此外,还提出了防御性蒸馏方法来降低模型对攻击的敏感性。防御性蒸馏即利用知识蒸馏来平滑梯度,从而来降低原模型的梯度陡峭程度,并提高模型的泛化能力。实验结果表明,它们能够有效地提高模型的鲁棒性和对抗攻击下的性能。

关键词：视觉问答语言偏差知识蒸馏对抗攻防

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论公职人员与群众沟通语言运用

新西部 2014年第14期 56-57页

作者：荆乐国陕西师范大学政治经济学院

本文分析了当前地方行政人员在与人民群众沟通中口头语言和态势语言运用的偏差和深层原因,提出了纠正对策。要加强提升领导干部及行政人员的道德和专业素养培训;建立地方政府语言规范标准;建立一套严格的约束机制;构建有效的群众利益诉... 详细信息

本文分析了当前地方行政人员在与人民群众沟通中口头语言和态势语言运用的偏差和深层原因,提出了纠正对策。要加强提升领导干部及行政人员的道德和专业素养培训;建立地方政府语言规范标准;建立一套严格的约束机制;构建有效的群众利益诉求渠道;不断普及互联网和充分利用新闻媒体平台。

关键词：地方行政人员人民群众沟通语言偏差纠正