语言偏差是视觉问答任务面临的重要挑战。当训练数据中的问题和答案具有较强的相关性时，传统视觉问答模型会倾向于记忆训练数据的语言相关性，从而忽视了对视觉内容的理解与利用。本文将介绍如何通过因果推断的角度审视语言偏差，以及如何通过反事实推理克服语言偏差。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.04315.pdf

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