論文の概要: SlideVQA: A Dataset for Document Visual Question Answering on Multiple Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04883v1
• Date: Thu, 12 Jan 2023 09:00:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-13 13:32:19.253110
• Title: SlideVQA: A Dataset for Document Visual Question Answering on Multiple Images
• Title（参考訳）: slidevqa: 複数の画像に対する視覚的質問応答を文書化するデータセット
• Authors: Ryota Tanaka, Kyosuke Nishida, Kosuke Nishida, Taku Hasegawa, Itsumi Saito, Kuniko Saito
• Abstract要約: 52k以上のスライド画像と14.5kのスライドデッキに関する質問からなる2.6k以上のスライドデッキを含む,新しいマルチイメージ文書VQAデータセットであるSlideVQAを提案する。 我々は、証拠選択と質問応答を統一的なシーケンス・ツー・シーケンス形式で扱う、新しいエンドツーエンド文書VQAモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.207285051832258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual question answering on document images that contain textual, visual, and layout information, called document VQA, has received much attention recently. Although many datasets have been proposed for developing document VQA systems, most of the existing datasets focus on understanding the content relationships within a single image and not across multiple images. In this study, we propose a new multi-image document VQA dataset, SlideVQA, containing 2.6k+ slide decks composed of 52k+ slide images and 14.5k questions about a slide deck. SlideVQA requires complex reasoning, including single-hop, multi-hop, and numerical reasoning, and also provides annotated arithmetic expressions of numerical answers for enhancing the ability of numerical reasoning. Moreover, we developed a new end-to-end document VQA model that treats evidence selection and question answering in a unified sequence-to-sequence format. Experiments on SlideVQA show that our model outperformed existing state-of-the-art QA models, but that it still has a large gap behind human performance. We believe that our dataset will facilitate research on document VQA.
• Abstract（参考訳）: 近年,文書VQAと呼ばれるテキスト情報,視覚情報,レイアウト情報を含む文書画像に対する視覚的質問応答が注目されている。 文書VQAシステムを開発するために多くのデータセットが提案されているが、既存のデータセットのほとんどは、単一の画像内のコンテンツ関係を理解し、複数の画像にまたがるものではない。 本研究では,52k以上のスライド画像とスライドデッキに関する14.5kの質問からなる2.6k以上のスライドデッキを含む,新しいマルチイメージ文書VQAデータセットであるSlideVQAを提案する。 SlideVQAは、単一ホップ、マルチホップ、数値推論を含む複雑な推論を必要とし、数値推論の能力を高めるために、数値解の注釈付き算術表現を提供する。 さらに,証拠選択と質問応答を統一的なシーケンス・ツー・シーケンス形式で処理する文書VQAモデルを開発した。 SlideVQAの実験では、我々のモデルは既存の最先端QAモデルよりも優れていますが、人間のパフォーマンスに大きなギャップがあることが示されています。 われわれのデータセットは文書VQAの研究を促進するだろう。

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