論文の概要: Let's Talk! Striking Up Conversations via Conversational Visual Question Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09327v1
• Date: Thu, 19 May 2022 05:32:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 12:00:13.260599
• Title: Let's Talk! Striking Up Conversations via Conversational Visual Question Generation
• Title（参考訳）: 話し合おう! 対話型視覚質問生成による会話の検索
• Authors: Shih-Han Chan, Tsai-Lun Yang, Yun-Wei Chu, Chi-Yang Hsu, Ting-Hao Huang, Yu-Shian Chiu, Lun-Wei Ku
• Abstract要約: 本稿では,まず写真集合の視覚的ストーリーを生成し,そのストーリーを用いて興味深い質問を行う2相フレームワークを提案する。 人間の評価から,我々のフレームワークは,他の視線から質問へのベースラインよりも,会話を開始するための応答を促す質問をより多く生成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.759547167544397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An engaging and provocative question can open up a great conversation. In this work, we explore a novel scenario: a conversation agent views a set of the user's photos (for example, from social media platforms) and asks an engaging question to initiate a conversation with the user. The existing vision-to-question models mostly generate tedious and obvious questions, which might not be ideals conversation starters. This paper introduces a two-phase framework that first generates a visual story for the photo set and then uses the story to produce an interesting question. The human evaluation shows that our framework generates more response-provoking questions for starting conversations than other vision-to-question baselines.
• Abstract（参考訳）: 活発で挑発的な質問は、素晴らしい会話を開きます。 本研究では,会話エージェントがユーザの写真(例えばソーシャルメディアプラットフォームから)の集合を閲覧し,ユーザとの会話を開始するための係わる質問を行うという,新たなシナリオを探求する。 既存のvision-to-questionモデルは、主に退屈で明白な質問を生成します。 本稿では,まず写真集合の視覚的ストーリーを生成し,そのストーリーを用いて興味深い質問を行う2相フレームワークを提案する。 人間の評価から,我々のフレームワークは,他の視線から質問へのベースラインよりも,会話を開始するための応答を促す質問を生成することがわかった。

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