論文の概要: Robust and Interpretable Grounding of Spatial References with Relation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00696v2
• Date: Wed, 7 Oct 2020 04:05:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 12:25:32.471780
• Title: Robust and Interpretable Grounding of Spatial References with Relation Networks
• Title（参考訳）: 関係ネットワークを用いた空間参照のロバストかつ解釈可能な接地
• Authors: Tsung-Yen Yang and Andrew S. Lan and Karthik Narasimhan
• Abstract要約: 自然言語による空間参照の表現を学習することは、自律的なナビゲーションやロボット操作といったタスクにおいて重要な課題である。 近年,空間概念のマルチモーダル表現を学習するための様々なニューラルアーキテクチャが研究されている。 我々は、頑健で解釈可能なテキストにおける空間参照を理解するための効果的なモデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.42540299023808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning representations of spatial references in natural language is a key challenge in tasks like autonomous navigation and robotic manipulation. Recent work has investigated various neural architectures for learning multi-modal representations for spatial concepts. However, the lack of explicit reasoning over entities makes such approaches vulnerable to noise in input text or state observations. In this paper, we develop effective models for understanding spatial references in text that are robust and interpretable, without sacrificing performance. We design a text-conditioned \textit{relation network} whose parameters are dynamically computed with a cross-modal attention module to capture fine-grained spatial relations between entities. This design choice provides interpretability of learned intermediate outputs. Experiments across three tasks demonstrate that our model achieves superior performance, with a 17\% improvement in predicting goal locations and a 15\% improvement in robustness compared to state-of-the-art systems.
• Abstract（参考訳）: 自然言語における空間参照の表現の学習は、自律的なナビゲーションやロボット操作といったタスクにおいて重要な課題である。 近年,空間概念のマルチモーダル表現を学習するための様々なニューラルアーキテクチャが研究されている。 しかし、エンティティに対する明示的な推論の欠如は、入力テキストや状態観察におけるノイズに弱いアプローチをもたらす。 本稿では,頑健で解釈可能なテキストの空間参照を,性能を犠牲にすることなく理解するための効果的なモデルを開発する。 パラメータをクロスモーダルアテンションモジュールで動的に計算し、エンティティ間のきめ細かい空間関係をキャプチャするテキスト条件付き \textit{relation network} を設計した。 この設計選択は、学習した中間出力の解釈可能性を提供する。 3つのタスクにまたがる実験により、このモデルが優れた性能を達成できることが示され、目標位置の予測が17\%改善され、最先端システムと比較して15\%堅牢性が向上した。

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