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近年來，圖像文本建模研究已經成為自然語言處理領域一個重要的硏究方向。圖像常被用于增強句子的語義理解與表示。然而也有硏究人員對圖像信息用于句子語義理解的必要性提岀質疑，原因是文本本身就能夠提供強有力的先驗知識，幫助模型取得非常好的效果;甚至在不使用圖像的條件下就能得出正確的答案。因此硏究圖像文本建模需要首先回答一個問題：圖像是否有助于句子語義的理解與表示？為此，本文選擇一個典型的不包含圖像的自然語言語義理解任務：自然語言推理，并將圖像信息引人到該任務中用于驗證圖像信息的有效性。由于自然語言推理任務是一個單一的自然語言任務，在數據標注過程中沒有考慮圖像信息，因此選擇該任務能夠更客觀地分析岀圖像信息對句子語義理解與表示的影響。具體而言，本文提出一種通用的即插即用框架（ general plug andplay framework）用于圖像信息的整合。基于該框架，本文選擇目前最先進的五個自然語言推理模型，對比分析這些模型在使用圖像信息前后的表現，以及使用不同圖像處理模型與不同圖像設置時的表現。最后，本文在一個大規模公開數據集上進行了大量實驗，實驗結果證實圖像作為額外知識，確實有助于句子語義的理解與表示。此外，還證實了不同的圖像處理模型和使用方法對整個模型的表現也會造成不同的影響。
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