論文の概要: Multi-modal Summarization for Video-containing Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08018v1
• Date: Thu, 17 Sep 2020 02:13:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 11:46:08.800521
• Title: Multi-modal Summarization for Video-containing Documents
• Title（参考訳）: ビデオを含む文書のマルチモーダル要約
• Authors: Xiyan Fu and Jun Wang and Zhenglu Yang
• Abstract要約: 本稿では,文書とその関連ビデオから要約する,新しいマルチモーダル要約タスクを提案する。 総合的な実験により,提案手法は複数モーダル要約に有用であり,既存手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.750585762568665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Summarization of multimedia data becomes increasingly significant as it is the basis for many real-world applications, such as question answering, Web search, and so forth. Most existing multi-modal summarization works however have used visual complementary features extracted from images rather than videos, thereby losing abundant information. Hence, we propose a novel multi-modal summarization task to summarize from a document and its associated video. In this work, we also build a baseline general model with effective strategies, i.e., bi-hop attention and improved late fusion mechanisms to bridge the gap between different modalities, and a bi-stream summarization strategy to employ text and video summarization simultaneously. Comprehensive experiments show that the proposed model is beneficial for multi-modal summarization and superior to existing methods. Moreover, we collect a novel dataset and it provides a new resource for future study that results from documents and videos.
• Abstract（参考訳）: マルチメディアデータの要約は,質問応答やWeb検索など,多くの実世界のアプリケーションの基礎となっているため,ますます重要になっている。 しかし、既存のマルチモーダル要約作業の多くは、ビデオではなく画像から抽出した視覚補完機能を使用しており、豊富な情報を失う。 そこで本稿では,文書とその関連ビデオから要約する,新しいマルチモーダル要約タスクを提案する。 本研究は,両足の注意と遅延融合機構を改良し,異なるモード間のギャップを埋めるベースライン汎用モデルを構築し,テキストとビデオの要約を同時に利用するバイストリーム要約戦略を構築した。 包括的実験により,提案手法はマルチモーダル要約に有用であり,既存の手法よりも優れていることが示された。 さらに,新たなデータセットを収集し,文書やビデオから得られる将来の研究のための新たなリソースを提供する。

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