本文提出一种基于上下文感知的图注意力模型 (Context-aware GAT)，可以在知识聚合流程中有效地整合相关知识图的全局特征，并且优于传统基于图神经网络 (GNNs) 的语言框架。

May, 2023

本文提出了一种新颖的关系感知图嵌入模型（GoG）用于视觉对话，该模型可以捕获对话历史中的代词和依赖关系以及问题和图像对象之间的关系，实验结果表明我们的模型在生成式和判别式的对话任务中都取得了显著的优势。

Sep, 2021

本文讨论了使用动态子图和图形神经网络在上下文中交互地将用户话语映射为可执行的逻辑形式，并证明这种方法在处理对话信息方面更好。

May, 2023

本文提出了一种新颖的知识桥梁图网络模型，该模型使用图形在细粒度上构建跨模式语义关系的桥梁，通过自适应信息选择模式检索所需的知识，从而清晰地提取视觉对话的推理线索，并通过实验结果在 VisDial v1.0 和 VisDial-Q 数据集上展示了超越现有模型的最先进成果。

Aug, 2020

本研究提出了一种基于知识图增强的对话生成框架，使用层级图注意力来聚合伪节点上的图特征，并填补文本和图知识之间的语义差距，并促使语言模型更好地选择知识三元组以获得更丰富的响应。

Jun, 2023

本论文研究了视觉对话中的两个核心难题：对话历史下的语义结构推理和给定问题的多个合适答案的识别。为解决这些挑战，我们提出了 Sparse Graph Learning (SGL) 和 Knowledge Transfer (KT) 方法，使用了基于图结构学习的 SGL 推断出稀疏的对话结构，进而创新性地利用了 KT 以缓解单一答案标签限制模型获取多个合理答案的问题。结果表明，模型在 VisDial v1.0 数据集上具有比基线方法更强的推理能力，且表现优于现有的最先进方法。

Apr, 2020

本文提出了一种新的模型来解决复杂的视觉对话结构问题，并将其明确地形式化为具有部分观察节点和未知图结构（对话中的关系）的图形模型中的推断问题。通过期望最大化算法，我们可以在推理过程中推断出潜在的对话结构和所需的答案值，并提出了一种可微分图神经网络解决方案。实验证明，我们的模型在 VisDial 和 VisDial-Q 数据集上表现优异，并且能够推断出更好的对话推理潜在结构。

Apr, 2019

通过将上下文特征映射到加权邻接矩阵上的有向无环图（DAG），并利用具有新颖投影层的神经网络，我们提出了一种处理上下文 DAG 问题的方法，该方法确保输出矩阵稀疏并满足无环性质的最近发展算法，并为学习上下文 DAG 提供了可伸缩的计算框架，同时提供了收敛保证和反向传播投影层的解析梯度。实验结果表明，这种新方法可以在现有方法失败的情况下恢复真实的上下文特定图。

Oct, 2023

本文介绍了 Visual Question Answering——Graph Neural Network 模型，用于解决视觉理解中的概念层次推理问题，与现有模型相比，该模型将图像级别信息和概念知识进行了统一，并在 VCR 任务中取得了优于 Trans-VL 模型的最佳结果。此外，该模型还提供了跨视觉和文本知识领域的可解释性。

May, 2022

探索用户偏好相关的富含语义关联的知识图谱，提供能够适应用户环境的推荐系统框架，并在其中包含上下文。

Oct, 2023