論文の概要: Multimodal Inverse Cloze Task for Knowledge-based Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04366v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 09:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 14:29:39.755332
• Title: Multimodal Inverse Cloze Task for Knowledge-based Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 知識に基づく視覚質問応答のためのマルチモーダル逆クローズタスク
• Authors: Paul Lerner, Olivier Ferret, Camille Guinaudeau
• Abstract要約: 名前付きエンティティに関する知識に基づく視覚質問応答のための事前学習手法であるMultimodal Inverse Cloze Taskを提案する。 KVQAEは最近導入されたタスクで、知識ベースを使用して視覚的コンテキストに接地された名前付きエンティティに関する質問に答える。 提案手法は異なるニューラルネットワークアーキテクチャに適用可能であり, 9%の相対MRR, 15%の相対F1ゲインが検索および読解に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.114444605090133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new pre-training method, Multimodal Inverse Cloze Task, for Knowledge-based Visual Question Answering about named Entities (KVQAE). KVQAE is a recently introduced task that consists in answering questions about named entities grounded in a visual context using a Knowledge Base. Therefore, the interaction between the modalities is paramount to retrieve information and must be captured with complex fusion models. As these models require a lot of training data, we design this pre-training task from existing work in textual Question Answering. It consists in considering a sentence as a pseudo-question and its context as a pseudo-relevant passage and is extended by considering images near texts in multimodal documents. Our method is applicable to different neural network architectures and leads to a 9% relative-MRR and 15% relative-F1 gain for retrieval and reading comprehension, respectively, over a no-pre-training baseline.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識ベースで名前付きエンティティ(KVQAE)に関する視覚質問応答を行うための,新しい事前学習手法であるMultimodal Inverse Cloze Taskを提案する。 KVQAEは最近導入されたタスクで、知識ベースを使用して視覚的コンテキストに接地された名前付きエンティティに関する質問に答える。 したがって、モダリティ間の相互作用は情報を取得するのに最重要であり、複雑な融合モデルで捉える必要がある。 これらのモデルは大量のトレーニングデータを必要とするため、テキスト質問回答における既存の作業から事前学習タスクを設計する。 文を擬似検索として、文脈を擬似関連通路として考慮し、マルチモーダル文書のテキスト近傍の画像を考察することによって拡張する。 提案手法は異なるニューラルネットワークアーキテクチャに適用可能であり, 事前学習ベースライン上での検索および読解において, 9%の相対MRRと15%の相対F1ゲインが得られる。

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