English(EN) Fusing Visual and Textual Representations via Multi-layer Fusing Transformers for Vietnamese Visual Question Answering

新型Transformer模型增强越南语视觉问答能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员开发了一种新颖的多层融合Transformer模型，旨在增强越南语视觉问答（VQA）能力。该模型采用交叉注意力机制，有效整合来自不同层的视觉和文本信息，使其能够捕捉从低到高抽象级别的信息。所提出的架构旨在弥合除英语以外的语言在VQA研究中存在的差距，特别关注越南语。实验结果表明，该模型在ViVQA数据集上取得了与现有基线相比具有竞争力的性能。 AI

影响这项研究可能为越南语中更复杂的AI应用铺平道路，提高越南语使用者的可访问性和实用性。

排序理由该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种用于特定NLP任务的新模型架构。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Cong Phu Nguyen, Huy Tien Nguyen, Tung Le · 2026-10-02 04:00

通过多层融合Transformer融合视觉和文本表示用于越南语视觉问答

arXiv:2610.01637v1 Announce Type: new Abstract: In recent decades, artificial intelligence has made significant progress in understanding and interacting with images. One of the important applications of this technology is Visual Question Answering (VQA), a research field that re…

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