論文の概要: Are you doing what I say? On modalities alignment in ALFRED

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05665v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 01:05:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 04:57:10.819103
• Title: Are you doing what I say? On modalities alignment in ALFRED
• Title（参考訳）: 私の言う通りにしてるの? ALFREDにおけるモダリティアライメントについて
• Authors: Ting-Rui Chiang, Yi-Ting Yeh, Ta-Chung Chi, Yau-Shian Wang
• Abstract要約: ALFREDは、自然言語の命令によって指定されたシミュレーションされた住宅環境におけるタスクを完了させるモデルを必要とする。 成功への鍵となるモダリティは、テキストを視覚的な入力と正確に整合させることである。 モデルアライメントの改善を目的としたアプローチを導入し、アライメントの改善、エンドタスクのパフォーマンス向上を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.46147328920679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: ALFRED is a recently proposed benchmark that requires a model to complete tasks in simulated house environments specified by instructions in natural language. We hypothesize that key to success is accurately aligning the text modality with visual inputs. Motivated by this, we inspect how well existing models can align these modalities using our proposed intrinsic metric, boundary adherence score (BAS). The results show the previous models are indeed failing to perform proper alignment. To address this issue, we introduce approaches aimed at improving model alignment and demonstrate how improved alignment, improves end task performance.
• Abstract（参考訳）: ALFREDは最近提案されたベンチマークで、自然言語の命令によって指定されたシミュレーションされた住宅環境でタスクを完了させるモデルを必要とする。 成功への鍵は、テキストのモダリティを視覚的な入力と正確に一致させることであると仮定する。 提案する本質的指標である境界遵守スコア(bas)を用いて,既存のモデルがこれらのモダリティをどのように整列できるかを検証した。 結果は、以前のモデルが適切なアライメントを実行できないことを示している。 この問題に対処するために、モデルアライメントの改善を目的としたアプローチを導入し、アライメントの改善、エンドタスクのパフォーマンスの向上を実証する。

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