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摘要
协同分析和处理跨模态数据一直是现代人工智能领域的难点和热点，其主要挑战是跨模态数据具有语义和异构鸿沟.近年来，随着深度学习理论和技术的快速发展，基于深度学习的算法在图像和文本处理领域取得了极大的进步，进而产生了视觉问答(visual question answering, VQA)这一课题. VQA系统利用视觉信息和文本形式的问题作为输入，得出对应的答案，核心在于协同理解和处理视觉、文本信息.因此，对VQA方法进行了详细综述，按照方法原理将现有的VQA方法分为数据融合、跨模态注意力和知识推理3类方法，全面总结分析了VQA方法的最新进展，介绍了常用的VQA数据集，并对未来的研究方向进行了展望.
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