論文の概要: Why Did the Chicken Cross the Road? Rephrasing and Analyzing Ambiguous Questions in VQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07516v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 16:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 17:49:26.505620
• Title: Why Did the Chicken Cross the Road? Rephrasing and Analyzing Ambiguous Questions in VQA
• Title（参考訳）: なぜ鶏は道路を渡ったのか? VQAにおける曖昧な質問の言い直しと分析
• Authors: Elias Stengel-Eskin, Jimena Guallar-Blasco, Yi Zhou, Benjamin Van Durme
• Abstract要約: 質問のあいまいさを解決することが、答える上で鍵となる。 あいまいな例のデータセットを作成し、それらが対処する基礎的な質問によって回答をグループ化し、各グループに対する質問を言い換えてあいまいさを減らします。 そして、自動的および人的評価により、よりあいまいな質問を生成する英語の質問生成モデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.11688014628816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Resolving ambiguities in questions is key to successfully answering them. Focusing on questions about images, we create a dataset of ambiguous examples; we annotate these examples, grouping the answers by the underlying question they address and rephrasing the question for each group to reduce ambiguity. An analysis of our data reveals a linguistically-aligned ontology of reasons for ambiguity in visual questions. We then develop an English question-generation model which we demonstrate via automatic and human evaluation produces less ambiguous questions. We further show that the question generation objective we use allows the model to integrate answer group information without any direct supervision.
• Abstract（参考訳）: 質問のあいまいさを解決することが、答える上で鍵となる。 画像に関する質問に焦点をあてて、あいまいな例のデータセットを作成し、これらの例を注釈し、それらが対処する基礎的な質問によって回答をグループ化し、各グループに対する質問を言い換え、あいまいさを減らす。 分析の結果,視覚質問におけるあいまいな理由の言語的に整合したオントロジーが明らかになった。 そして、自動的および人的評価により、よりあいまいな質問を生成する英語の質問生成モデルを開発する。 さらに,本モデルを用いた質問生成の目的により,直接の監督なしに回答グループ情報を統合できることを示す。

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