نقدم نهجًا جديدًا لنمذجة السمات البصرية. في الأعمال السابقة، يتم التعامل مع السمات بشكل مشابه للأجسام، حيث يتم تعلم تمثيل ضمني يُعرف فيه الخصائص (مثل: مقطوعة) بواسطة تصنيفات بطريقة مشابهة لتعرف الأجسام (مثل: تفاحة). ومع ذلك، فإن هذا النهج الشائع يفشل في فصل السمات الملاحظة أثناء التدريب عن الأجسام التي تتكون منها، مما يجعله غير فعال عند مواجهة تركيبات جديدة من السمات والأجسام. بدلاً من ذلك، نقترح نمذجة السمات كمشغّلات. يتعلم نهجنا غرسًا دلاليًا يفصل بوضوح السمات عن الأجسام المرافقة لها، ويستفيد أيضًا من مُعَدِّلات جديدة تعبر عن تأثيرات المشغّلات للسمات (مثل: يجب أن تلغي السمة الغامضة تأثيرات السمة الحادة). ليس فقط يتوافق نهجنا مفاهيميًا مع الدور اللغوي للسمات كمعدلات، بل إنه يتعمم أيضًا على التعرف على تركيبات غير مرئية من الأجسام والسمات. نتحقق من صحة نهجنا على قاعدتين بيانات صعبتين ونظهر تحسينات كبيرة على أحدث ما وصلت إليه التقنيات. بالإضافة إلى ذلك، نوضح أن نموذجنا ليس فقط قادرًا على التعرف على التركيبات غير المرئية بشكل مستقر في بيئة عالم مفتوح، ولكنه يمكنه أيضًا التعميم إلى تركيبات فيها كانت الأجسام نفسها غير مرئية أثناء التدريب.