基于大语言模型的PTCR外部知识型视觉问答框架目录一、内容概览................................................21.1背景与意义...........................................21.2研究目标与方法.......................................2二、相关工作................................................32.1大语言模型研究进展...................................42.2视觉问答系统研究现状.................................52.3结合大语言模型的视觉问答研究.........................7三、框架设计与实现..........................................83.1总体架构设计.........................................93.2关键模块设计与实现..................................10四、基于大语言模型的视觉问答...............................114.1问题理解与表示......................................124.2知识图谱构建与整合..................................124.3问题答案生成与优化..................................13五、实验验证...............................................145.1实验设置与评测指标..................................155.2实验结果分析........................................165.3结果讨论............................................17六、总结与展望.............................................186.1主要工作与创新点....................................186.2研究局限与未来工作方向..............................19一、内容概览基于PTCR的问答式预训练模型：该部分将使用大规模的图像和文本数据进行预训练，以捕获两者之间的复杂关系，并学习如何根据问题生成有针对性的答案。知识图谱的构建与整合：我们将构建一个高质量的知识图谱，用于存储和查询与图像相关的实体、概念和属性等信息。通过与PTCR模型的紧密结合，实现知识的快速检索和整合。多任务学习和微调策略：为了提高系统的泛化能力和适应性，我们将采用多任务学习和微调策略，使模型能够在不同任务和场景中表现出色。1.1背景与意义本框架的意义在于为视觉问答任务提供了一种新的研究思路，通过结合PTLM的强大语义理解能力和外部知识库的丰富知识，我们能够更好地应对视觉问答任务中的挑战。这一框架也具有较高的实用价值，可以为实际应用场景中的视觉问答系统提供有益的参考。1.2研究目标与方法我们将从外部知识资源的整合和利用入手，研究如何将这些知识有效地融入大语言模型中，从而提升模型对复杂问题的理解和回答能力。我们将通过构建外部知识库、知识图谱等手段，实现知识的有效存储和检索。研究如何利用自然语言处理技术将外部知识自动地整合到问答系统中，提高系统的智能化水平。我们还将注重实证研究的重要性，通过实验验证系统的性能、准确性和效率等关键指标，从而确保我们的研究目标得以实现。我们将对收集到的数据进行详细的分析和解读，以指导后续的研究和改进工作。通过这些研究方法和技术路线的实施，我们期望能够构建出一个高效、准确的基于大语言模型的PTCR外部知识型视觉问答框架。二、相关工作视觉问答研究：介绍了视觉问答（VisualQuestionAnswering,VQA）作为自然语言处理和计算机视觉交叉领域的重要问题，旨在使计算机能够理解图像和文本，并回答与图像相关的问题。基于文本的VQA：讨论了基于文本的VQA方法，这些方法通常依赖于预定义的问答对数据库或额外的文本信息来回答问题。基于神经网络的VQA：描述了基于神经网络的VQA模型，这些模型使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来处理图像和文本数据。跨模态VQA：探讨了跨模态VQA问题，