التعرف على الوضع باستخدام شبكات العصبونات الرسومية

نتناول مشكلة التعرف على المواقف في الصور. عند تقديم صورة، يكون الهدف هو التنبؤ بالفعل (الحركة) الأكثر بروزًا، وملء أدواره الدلالية مثل من يقوم بالحركة، وما هي مصدر الحركة وهدفها، إلخ. تختلف الأفعال في أدوارها (مثلاً، الفعل "الهجوم" يحتوي على دور "السلاح")، ويمكن لكل دور أن يأخذ العديد من القيم الممكنة (الأسماء). نقترح نموذجًا يستند إلى الشبكات العصبية الرسومية والذي يتيح لنا التقاط الارتباطات المشتركة بين الأدوار بكفاءة باستخدام شبكات عصبية محددة على رسم بياني. أظهرت التجارب مع مختلف أنماط الاتصال في الرسم البياني أن نهجنا الذي ينقل المعلومات بين الأدوار يتفوق بشكل كبير على الأعمال السابقة وكذلك العديد من النماذج الأساسية. حققنا تحسينًا بنسبة حوالي 3-5% عن الأعمال السابقة في التنبؤ بالموقف الكامل. كما قمنا بتقديم تحليل نوعي شامل لنموذجنا وتقييم تأثير الأدوار المختلفة في الأفعال.