什么是类比推理

类比推理是一种感知和利用两种情况或事件之间的关系相似性的能力，在人类认知中占有重要地位，并且在例如教育、工程、计算机科学等众多领域发挥着重要作用。一些学者考虑将类比推理与人工智能进行结合，在计算机视觉和自然语言处理领域都进行了广泛应用。其中，CV领域将视觉与关系、结构和类比推理相结合，测试模型对于基本图形的的理解和推理能力；NLP领域通过词语的线性类比来验证模型的文本类比推理能力。

上述任务大多遵循（a,b)：（c,d）的形式对深度学习模型的类比推理能力作了初步分析，但都仅限于单模态，没有考虑模型是否有能力从不同模态中捕获类比信息。然而，Mayer 认知理论指出，人类通常在多模态资源中能表现出更好的类比推理能力，那人工智能模型是否具有这种性质呢？

本期分享简介

本期千言万语分享邀请到了浙江大学硕士研究生李磊为大家带来直播分享，其所在团队提出了一个基于知识图谱的多模态类比推理任务，任务形式可以形式化为（eh, et)：（eq,?），并构建了一个多模态类比推理数据集 MARS和一个多模态知识图谱数据集 MarKG 作为支撑。为了评估多模态类比推理过程，其团队受到了认知科学理论的启发，对多模态知识图谱嵌入基线和多模态预训练 Transformer 基线在 MARS 上进行了综合实验，进一步提出了一个新型多模态类比推理框架MarT，它可以随时插入多个多模态预训练的 Transformer 模型中，并能产生更好的多模态类比推理性能。

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