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#143
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Graph NNベースなVisual Dialog手法を提案．Visual Dialogを解くプロセスに必要なVisual情報とSemantic情報のRelationshipをGNNによりモデリング．構造：① objectとDialog-historyからGraphを構築；②Top-k 関係推定によりDynamicでGraphを更新；③Graph attention embedding.
新規性
①visual dialogに必要なvisual objects, dialog history関の関係性をGNNにより動的に更新，モデリング；②Top-k message passing mechnismとGraph attentionを導入し，モデルの推定プロセスがより解釈可能になる．
結果
Visual Dialog dataset: VisDial v0.9, v1.0においてSOTAな精度を達成；さらに，GraphのAttentionを可視化することにより、従来の手法より解釈性が高い．
その他（なぜ通ったか？等）
①VisualとDialog-historyの関係性をモデリングするところが重要；②モデルの解釈性が高い．
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