論文の概要: VMSMO: Learning to Generate Multimodal Summary for Video-based News Articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05406v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 02:19:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 05:47:46.278765
• Title: VMSMO: Learning to Generate Multimodal Summary for Video-based News Articles
• Title（参考訳）: VMSMO:ビデオベースのニュース記事のマルチモーダル概要生成学習
• Authors: Mingzhe Li, Xiuying Chen, Shen Gao, Zhangming Chan, Dongyan Zhao and Rui Yan
• Abstract要約: マルチモーダル出力(VMSMO)を用いたビデオベースマルチモーダル要約の課題を提案する。 このタスクの主な課題は、ビデオの時間的依存性と記事の意味を共同でモデル化することである。 本稿では,デュアルインタラクションモジュールとマルチモーダルジェネレータからなるDual-Interaction-based Multimodal Summarizer (DIMS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.32111010686954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A popular multimedia news format nowadays is providing users with a lively video and a corresponding news article, which is employed by influential news media including CNN, BBC, and social media including Twitter and Weibo. In such a case, automatically choosing a proper cover frame of the video and generating an appropriate textual summary of the article can help editors save time, and readers make the decision more effectively. Hence, in this paper, we propose the task of Video-based Multimodal Summarization with Multimodal Output (VMSMO) to tackle such a problem. The main challenge in this task is to jointly model the temporal dependency of video with semantic meaning of article. To this end, we propose a Dual-Interaction-based Multimodal Summarizer (DIMS), consisting of a dual interaction module and multimodal generator. In the dual interaction module, we propose a conditional self-attention mechanism that captures local semantic information within video and a global-attention mechanism that handles the semantic relationship between news text and video from a high level. Extensive experiments conducted on a large-scale real-world VMSMO dataset show that DIMS achieves the state-of-the-art performance in terms of both automatic metrics and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 現在、人気のあるマルチメディアニュースフォーマットは、CNN、BBC、Twitter、Weiboなどのソーシャルメディアに採用されているライブビデオとそれに対応するニュース記事を提供している。 この場合、ビデオの適切なカバーフレームを自動的に選択し、記事の適切なテキスト要約を生成することにより、編集者が時間を節約し、読者がより効果的に決定することができる。 そこで本稿では,マルチモーダル出力(VMSMO)を用いたビデオベースマルチモーダル要約の課題を提案する。 このタスクの主な課題は、ビデオの時間的依存性と記事の意味を共同でモデル化することである。 そこで本研究では,デュアルインタラクションモジュールとマルチモーダルジェネレータからなるDual-Interaction-based Multimodal Summarizer (DIMS)を提案する。 本稿では,ビデオ内の局所的な意味情報をキャプチャする条件付き自己認識機構と,高レベルからのニューステキストと映像のセマンティック関係を処理するグローバルアテンション機構を提案する。 大規模な実世界のVMSMOデータセットで実施された大規模な実験は、DIMSが自動メトリクスと人的評価の両方の観点から最先端のパフォーマンスを達成することを示している。

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