Resolving Word Vagueness with Scenario-guided Adapter for Natural Language Inference

自然语言推理（NLI）是自然语言处理中的一个关键任务，它涉及确定两个句子之间的关系，通常称为前提和假设。然而，传统的NLI模型仅依赖于独立句子中固有的语义信息，并缺乏相关情境视觉信息，这可能会由于语言的歧义和模糊性而妨碍对句子意图的完全理解。为了解决这个挑战，我们提出了一种创新的ScenaFuse适配器，它同时整合了大规模预训练的语言知识和相关的视觉信息，用于NLI任务。具体来说，我们首先设计了一个图像-句子交互模块，将视觉信息融入预训练模型的注意力机制中，使得这两种模态可以全面地交互。此外，我们引入了一个图像-句子融合模块，可以自适应地整合来自图像的视觉信息和来自句子的语义信息。通过整合相关的视觉信息和利用语言知识，我们的方法弥合了语言和视觉之间的差距，提高了NLI任务的理解和推理能力。广泛的基准实验表明，我们提出的基于场景引导的ScenaFuse方法可以持续提高NLI性能。

论文旨在解决自然语言推理中缺乏视觉信息的问题，提出一种同时整合大规模预训练语言知识和相关视觉信息的方案。这是否是一个新问题？

论文提出了一种名为ScenaFuse的适配器，通过设计图像-句子交互模块和图像-句子融合模块，将视觉信息与语言知识相结合，从而提高自然语言推理的性能。

论文通过实验验证了ScenaFuse方法的有效性，并展示了其在多个数据集上的显著提升。论文还开源了代码，并提供了详细的实验结果和分析。值得进一步研究的工作包括如何更好地整合视觉信息和语言知识，以及如何将该方法应用于其他自然语言处理任务。

在最近的相关研究中，也有一些学者探索了将视觉信息与自然语言处理相结合的方法，例如《Seeing is Not Always Believing: Towards More Robust Adversarial Attack Against Real-world Object Detectors》和《ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks》等。