Precision Empowers, Excess Distracts: Visual Question Answering With Dynamically Infused Knowledge In Language Models

📄 arXiv: 2406.09994v1 📥 PDF

作者: Manas Jhalani, Annervaz K M, Pushpak Bhattacharyya

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-14

备注: 16 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出动态知识注入方法，提升语言模型在知识库视觉问答任务中的性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉问答 知识库 知识图谱 动态知识注入 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有KBVQA方法难以有效利用外部知识，通常采用固定数量的三元组，限制了模型推理能力。
  2. 提出动态知识注入方法，根据问题需求从知识图谱中提取可变数量的相关三元组，增强问题表示。
  3. 实验表明，该方法在多个KBVQA数据集上取得了显著提升，并在小数据集上展现出强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

在多模态任务领域，视觉问答（VQA）通过回答基于视觉内容的自然语言问题发挥着关键作用。知识库视觉问答（KBVQA）通过添加外部知识与图像来扩展这一概念，以回答问题。本文提出了一种用于KBVQA的方法，增强了现有的视觉-语言Transformer编码器-解码器（OFA）模型。主要贡献在于通过使用动态三元组提取方法，结合从知识图谱中提取的相关外部知识来增强问题。我们提供可变数量的知识图谱三元组作为上下文，以满足回答问题的需求。经过知识增强的模型在三个不同的KBVQA数据集上，相比最先进的模型，精确匹配得分平均提高了4.75%。通过实验和分析，我们证明了为每个问题提供可变的三元组，相比提供固定数量的三元组，提高了语言模型的推理能力。即使对于最近的大型语言模型，也证明了这一点。此外，我们通过展示其在小型数据集上通过直接微调实现超越SOTA的性能，突出了模型的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决知识库视觉问答（KBVQA）任务中，如何更有效地利用外部知识来提升模型性能的问题。现有方法通常采用固定数量的知识图谱三元组作为上下文，这可能导致信息冗余或信息不足，限制了模型的推理能力。

核心思路：论文的核心思路是动态地从知识图谱中提取与问题相关的知识三元组，并将其注入到视觉-语言模型中。通过为每个问题定制化地提供知识，可以避免信息冗余，并确保模型获得足够的信息来回答问题。

技术框架：论文基于视觉-语言Transformer编码器-解码器（OFA）模型。整体流程包括：1) 问题输入；2) 动态三元组提取：根据问题从知识图谱中提取相关三元组；3) 知识注入：将提取的三元组作为上下文添加到问题中；4) 模型预测：使用OFA模型对增强后的问题进行预测。

关键创新：最重要的技术创新点在于动态三元组提取方法。该方法能够根据问题的内容，自适应地选择合适的知识三元组，从而避免了固定数量三元组带来的问题。与现有方法相比，该方法更加灵活和高效。

关键设计：论文采用了一种灵活的方式来控制注入知识的数量，允许模型根据问题的复杂程度选择不同数量的三元组。具体实现细节和损失函数没有在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在三个不同的KBVQA数据集上，相比最先进的模型，精确匹配得分平均提高了4.75%。此外，该模型在小型数据集上通过直接微调实现了超越SOTA的性能，展现出强大的泛化能力。这些结果验证了动态知识注入方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、图像检索、机器人视觉等领域。通过结合视觉信息和外部知识，可以提升机器对复杂场景的理解和推理能力，从而实现更智能的人机交互。未来可应用于医疗诊断、教育辅助等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In the realm of multimodal tasks, Visual Question Answering (VQA) plays a crucial role by addressing natural language questions grounded in visual content. Knowledge-Based Visual Question Answering (KBVQA) advances this concept by adding external knowledge along with images to respond to questions. We introduce an approach for KBVQA, augmenting the existing vision-language transformer encoder-decoder (OFA) model. Our main contribution involves enhancing questions by incorporating relevant external knowledge extracted from knowledge graphs, using a dynamic triple extraction method. We supply a flexible number of triples from the knowledge graph as context, tailored to meet the requirements for answering the question. Our model, enriched with knowledge, demonstrates an average improvement of 4.75\% in Exact Match Score over the state-of-the-art on three different KBVQA datasets. Through experiments and analysis, we demonstrate that furnishing variable triples for each question improves the reasoning capabilities of the language model in contrast to supplying a fixed number of triples. This is illustrated even for recent large language models. Additionally, we highlight the model's generalization capability by showcasing its SOTA-beating performance on a small dataset, achieved through straightforward fine-tuning.