論文の概要: MMChat: Multi-Modal Chat Dataset on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07154v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 15:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 17:23:10.361731
• Title: MMChat: Multi-Modal Chat Dataset on Social Media
• Title（参考訳）: MMChat:ソーシャルメディア上のマルチモーダルチャットデータセット
• Authors: Yinhe Zheng, Guanyi Chen, Xin Liu, Ke Lin
• Abstract要約: MMChatは大規模多モード対話コーパス(32.4Mの生対話と120.84Kのフィルタリング対話) 架空の映画からクラウドソースまたは収集された以前のコーパスとは異なり、MMChatはソーシャルメディア上の実際の会話から収集された画像付き対話を含んでいる。 画像特徴量にアテンションルーティング機構を適用することで,対話生成タスクにおけるこの問題に対処するベンチマークモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.904627457711683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Incorporating multi-modal contexts in conversation is an important step for developing more engaging dialogue systems. In this work, we explore this direction by introducing MMChat: a large scale multi-modal dialogue corpus (32.4M raw dialogues and 120.84K filtered dialogues). Unlike previous corpora that are crowd-sourced or collected from fictitious movies, MMChat contains image-grounded dialogues collected from real conversations on social media, in which the sparsity issue is observed. Specifically, image-initiated dialogues in common communications may deviate to some non-image-grounded topics as the conversation proceeds. We develop a benchmark model to address this issue in dialogue generation tasks by adapting the attention routing mechanism on image features. Experiments demonstrate the usefulness of incorporating image features and the effectiveness in handling the sparsity of image features.
• Abstract（参考訳）: 会話にマルチモーダルコンテキストを組み込むことは、より魅力的な対話システムを開発するための重要なステップである。 本稿では,MMChatの大規模多モーダル対話コーパス(32.4M生対話,120.84Kフィルタ対話)を導入することで,この方向を探る。 クラウドソースや架空の映画から収集された以前のコーパスとは異なり、mmchatはソーシャルメディア上の実際の会話から収集された画像ベースの対話を含んでいる。 特に、共通コミュニケーションにおける画像開始対話は、会話が進むにつれて、画像以外の話題に偏る可能性がある。 画像特徴に注意ルーティング機構を適用し,対話生成タスクにおけるこの問題に対処するためのベンチマークモデルを開発した。 実験は、画像特徴を組み込むの有用性と、画像特徴のスパース性に対処するための効果を示す。

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