Ohyeah at VLSP2022-EVJVQA challenge: a jointly language-image model for multilingual visual question answering
Tác giả: Luan Ngo Dinh, Hieu Le Ngoc, Long Quoc Phan
Số trang:
P. 381-392
Số phát hành:
Tập 39 - Số 4
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Machine reading comprehension, question answering
Chủ đề:
Computer program language
Tóm tắt:
In this paper, we propose applying a jointly developed model to the task of multilingual visual question answering. Specifically, we conduct experiments on a multimodal sequence-to-sequence transformer model derived from the T5 encoder-decoder architecture. Text tokens and Vision Transformer (ViT) dense image embeddings are inputs to an encoder then we used a decoder to automatically anticipate discrete text tokens. We achieved the F1-score of 0.4349 on the private test set and ranked 2nd in the EVJVQA task at the VLSP shared task 2022. For reproducing the result, the code can be found at https://github.com/DinhLuan14/VLSP2022-VQA-OhYeah.
Tạp chí liên quan
- Một số kết quả tính toán và thiết kế cơ khí xe lăn điện kiểu đứng
- Nghiên cứu phát triển hệ thống tính toán dự báo và thu thập dữ liệu nghiên cứu sâu keo mùa thu trên cây ngô
- Tổng quan một số phương pháp tìm kiếm mã nguồn
- Chuyển đổi số: Từ khái niệm đến mô hình và giải pháp
- Rào cản đối với chuyển đổi số trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam