أظهرت نماذج الرؤية اللغوية المدربة مسبقا أداء رائعا حول مهمة الإجابة على السؤال المرئي (VQA). ومع ذلك، يتم تدريب معظم النماذج المدربة مسبقا من خلال النظر فقط في التعلم أحادي الأونلينغ، وخاصة اللغة الغنية بالموارد مثل اللغة الإنجليزية. تدريب هذه النما
ذج للكمات متعددة اللغات طلب موارد الحوسبة عالية ومجموعات بيانات الرؤية متعددة اللغات التي تعيق تطبيقها في الممارسة العملية. لتخفيف هذه التحديات، نقترح نهج تقطير المعرفة لتوسيع نموذج للرؤية باللغة الإنجليزية (المعلم) في نموذج متعدد اللغات ومزوج التعليمات البرمجية (طالبة). على عكس أساليب تقطير المعرفة الحالية، والتي تستخدم فقط الإخراج من الطبقة الأخيرة من شبكة المعلم للتقطير، يتعلم نموذج الطالب الخاص بنا وتقليد المعلم من طبقات متعددة الوسائط (تشفير اللغة والرؤية) بأهداف تقطير مصممة بشكل مناسب لاستخراج المعرفة الإضافية وبعد كما نقوم بإنشاء مجموعة بيانات VQA متعددة اللغات متعددة اللغات متعددة اللغات وخلطها في أحد عشر جهازا مختلفا للنظر في اللغات الهندية والأوروبية المتعددة. تظهر النتائج التجريبية والتحليل المتعمق فعالية نموذج VQA المقترح على نماذج الرؤية المدربة مسبقا في الرؤية المدربة مسبقا في أحد عشر من إعدادات لغة متنوعة.
ينطوي تحليل المعنويات المستندة إلى جانب الجسیلاء بشكل أساسي على ثلاث مجموعات فرعية: استخراج الأجل في الجانب، واستخراج الأجل رأي، وتصنيف المعنويات على مستوى الجانب، والذي يتم التعامل معه عادة بطريقة منفصلة أو مشتركة. ومع ذلك، فإن النهج السابقة لا تستغ
ل العلاقات التفاعلية بين ثلاث مجموعات فرعية ولا تستفيد بشكل متفيد على مستوى الوثيقة / المعروفة المسمى المسمى المستندات المتوفرة بسهولة، مما يقيد أدائه. لمعالجة هذه المشكلات، نقترح شبكة نقل المعرفة متعددة المعرفة متعددة الرواية (IMKTN) ل AND-LITE ABSA. لشيء واحد، من خلال الارتباطات التفاعلية بين المهن الفرعية ABASA، تقوم IMKTN بتحويل المعرفة الخاصة بمهام المهام من أي اثنين من المهام الفرعية الثلاثة إلى واحدة أخرى على مستوى الرمز المميز من خلال الاستفادة من خوارزمية التوجيه المصممة جيدا، أي أي اثنين من سيساعد المهن الفرعية الثلاثة الثالث. بالنسبة لآخر، تقوم IMKTN بتحويل المعرفة على مستوى المستند، I.E.، المعرفة ذات الصلة بالمجال والمعنويات، إلى التسكال الفرعية على مستوى الجانب لتعزيز الأداء المقابل. النتائج التجريبية على ثلاثة مجموعات بيانات معيار توضح فعالية وتفوق نهجنا.
