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視頻問(wèn)答是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，廣泛應(yīng)用于安防和廣告等系統(tǒng)中。在注意力機(jī)制框架下，建立先驗(yàn)MASK注意力機(jī)制模型，使用 Faster R-CNN模型提取視頻關(guān)鍵幀以及視頻中的對(duì)象標(biāo)簽，將其與問(wèn)題文本特征進(jìn)行3種注意力加權(quán)，利用MASK屏蔽與問(wèn)題無(wú)關(guān)的答案，從而增強(qiáng)模型的可解釋性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在視頻問(wèn)答任務(wù)中的準(zhǔn)確率達(dá)到61%，與ⅤQA+、SA+等視頻問(wèn)答模型相比，其具有更快的預(yù)測(cè)速度以及更好的預(yù)測(cè)效果。
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