論文の概要: Grafting Pre-trained Models for Multimodal Headline Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07210v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 08:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 16:09:06.923154
• Title: Grafting Pre-trained Models for Multimodal Headline Generation
• Title（参考訳）: マルチモーダルヘッドライン生成のための事前学習モデル
• Authors: Lingfeng Qiao, Chen Wu, Ye Liu, Haoyuan Peng, Di Yin, Bo Ren
• Abstract要約: マルチモーダルヘッドラインはビデオフレームと書き起こしの両方を利用して、ビデオの自然言語タイトルを生成する。 事前学習された言語モデルとビデオ言語モデルに関するこれまでの研究は、下流タスクにおいて大きな進歩を遂げた。 本稿では,ビデオエンコーダを生成前学習言語モデル上に事前学習したビデオ言語モデルから移植する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.063053852096514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal headline utilizes both video frames and transcripts to generate the natural language title of the videos. Due to a lack of large-scale, manually annotated data, the task of annotating grounded headlines for video is labor intensive and impractical. Previous researches on pre-trained language models and video-language models have achieved significant progress in related downstream tasks. However, none of them can be directly applied to multimodal headline architecture where we need both multimodal encoder and sentence decoder. A major challenge in simply gluing language model and video-language model is the modality balance, which is aimed at combining visual-language complementary abilities. In this paper, we propose a novel approach to graft the video encoder from the pre-trained video-language model on the generative pre-trained language model. We also present a consensus fusion mechanism for the integration of different components, via inter/intra modality relation. Empirically, experiments show that the grafted model achieves strong results on a brand-new dataset collected from real-world applications.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルヘッドラインはビデオフレームと書き起こしの両方を利用して、ビデオの自然言語タイトルを生成する。 大規模で手動で注釈付けされたデータがないため、動画の見出しに注釈をつけるタスクは労働集約的で実用的ではない。 事前学習された言語モデルとビデオ言語モデルに関するこれまでの研究は、下流タスクにおいて大きな進歩を遂げた。 しかし、これらはマルチモーダルエンコーダと文デコーダの両方を必要とするマルチモーダルヘッドラインアーキテクチャに直接適用することはできない。 言語モデルとビデオ言語モデルを簡単に結合する上での大きな課題は、視覚言語補完能力の組み合わせを目的としたモダリティバランスである。 本稿では,ビデオエンコーダを前訓練型ビデオ言語モデルから生成型前訓練型言語モデルに移植する新しい手法を提案する。 また,相互/イントラモダリティ関係を介して,異なる成分の統合のためのコンセンサス融合機構を提案する。 実験により, 実世界のアプリケーションから収集した新たなデータセットに対して, グラフトモデルにより強い結果が得られた。

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