論文の概要: UIBert: Learning Generic Multimodal Representations for UI Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13731v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 03:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-30 21:24:42.034854
• Title: UIBert: Learning Generic Multimodal Representations for UI Understanding
• Title（参考訳）: UIBert:UI理解のためのジェネリックマルチモーダル表現の学習
• Authors: Chongyang Bai, Xiaoxue Zang, Ying Xu, Srinivas Sunkara, Abhinav Rastogi, Jindong Chen, Blaise Aguera y Arcas
• Abstract要約: 大規模な未ラベルUIデータに対する新しい事前学習タスクによって訓練されたトランスフォーマーベースの共同画像テキストモデルを提案する。 私たちの重要な直感は、UIの異種機能は自己整合である、つまり、UIコンポーネントのイメージとテキスト機能は、相互に予測可能である、ということです。 この自己アライメントを利用した5つの事前学習タスクを提案する。 UIBertは、最大9.26%の精度で強力なマルチモーダルベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.931540149350633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To improve the accessibility of smart devices and to simplify their usage, building models which understand user interfaces (UIs) and assist users to complete their tasks is critical. However, unique challenges are proposed by UI-specific characteristics, such as how to effectively leverage multimodal UI features that involve image, text, and structural metadata and how to achieve good performance when high-quality labeled data is unavailable. To address such challenges we introduce UIBert, a transformer-based joint image-text model trained through novel pre-training tasks on large-scale unlabeled UI data to learn generic feature representations for a UI and its components. Our key intuition is that the heterogeneous features in a UI are self-aligned, i.e., the image and text features of UI components, are predictive of each other. We propose five pretraining tasks utilizing this self-alignment among different features of a UI component and across various components in the same UI. We evaluate our method on nine real-world downstream UI tasks where UIBert outperforms strong multimodal baselines by up to 9.26% accuracy.
• Abstract（参考訳）: スマートデバイスのアクセシビリティを改善し,その使用を簡素化するためには,ユーザインターフェース(UI)を理解し,ユーザのタスク完了を支援するモデルの構築が重要である。 しかし、画像、テキスト、構造メタデータを含むマルチモーダルui機能を効果的に活用する方法や、高品質のラベル付きデータを利用できない場合の優れたパフォーマンスを実現する方法など、ui特有の特徴によってユニークな課題が提案されている。 このような課題に対処するために,大規模なラベルなしuiデータに対する新しい事前トレーニングタスクを通じてトレーニングされたトランスフォーマベースの共同画像テキストモデルであるuibertを導入して,uiとそのコンポーネントの汎用的な特徴表現を学習する。 私たちの重要な直感は、UIの異種機能は自己整合性、すなわちUIコンポーネントのイメージとテキスト機能は、互いに予測可能であることです。 本稿では,この自己調整をuiコンポーネントの異なる機能と同一ui内の各種コンポーネント間で行う5つの事前学習タスクを提案する。 提案手法は,uibertが強力なマルチモーダルベースラインを最大9.26%の精度で上回る9つの実世界のダウンストリームuiタスクで評価する。

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