論文の概要: Things not Written in Text: Exploring Spatial Commonsense from Visual Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08075v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 17:02:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 12:39:12.343671
• Title: Things not Written in Text: Exploring Spatial Commonsense from Visual Signals
• Title（参考訳）: テキストに書かれていないもの:視覚信号から空間共通性を探る
• Authors: Xiao Liu, Da Yin, Yansong Feng, Dongyan Zhao
• Abstract要約: 視覚信号を持つモデルがテキストベースモデルよりも空間的コモンセンスを学習するかどうかを検討する。 本稿では,オブジェクトの相対スケールと,異なる動作下での人とオブジェクトの位置関係に着目したベンチマークを提案する。 画像合成モデルは,他のモデルよりも正確で一貫した空間知識を学習できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.46233234061758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Spatial commonsense, the knowledge about spatial position and relationship between objects (like the relative size of a lion and a girl, and the position of a boy relative to a bicycle when cycling), is an important part of commonsense knowledge. Although pretrained language models (PLMs) succeed in many NLP tasks, they are shown to be ineffective in spatial commonsense reasoning. Starting from the observation that images are more likely to exhibit spatial commonsense than texts, we explore whether models with visual signals learn more spatial commonsense than text-based PLMs. We propose a spatial commonsense benchmark that focuses on the relative scales of objects, and the positional relationship between people and objects under different actions. We probe PLMs and models with visual signals, including vision-language pretrained models and image synthesis models, on this benchmark, and find that image synthesis models are more capable of learning accurate and consistent spatial knowledge than other models. The spatial knowledge from image synthesis models also helps in natural language understanding tasks that require spatial commonsense.
• Abstract（参考訳）: 空間コモンセンス(spatial commonsense)とは、空間的な位置と物体(ライオンと女の子の相対的な大きさ、サイクリング時の自転車に対する少年の位置など)の関係に関する知識であり、コモンセンスの知識の重要な部分である。 プレトレーニング言語モデル(PLM)は多くのNLPタスクに成功しているが、空間コモンセンス推論では効果がないことが示されている。 画像がテキストよりも空間コモンセンスを示す可能性が高いという観察から始め、視覚信号を持つモデルがテキストベースのPLMよりも空間コモンセンスを学習するかどうかを探る。 本研究では,物体の相対的スケールと,異なる行動下の人と物体の位置関係に着目した空間共通性ベンチマークを提案する。 本研究では,視覚言語による事前学習モデルや画像合成モデルを含む視覚信号を用いたplmとモデルを調査し,画像合成モデルが他のモデルよりも正確かつ一貫した空間知識を学習できることを示す。 画像合成モデルからの空間知識は、空間共通性を必要とする自然言語理解にも役立つ。

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