論文の概要: Curriculum Script Distillation for Multilingual Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07227v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 23:55:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 17:23:18.320573
• Title: Curriculum Script Distillation for Multilingual Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 多言語視覚質問応答のためのカリキュラムスクリプト蒸留
• Authors: Khyathi Raghavi Chandu, Alborz Geramifard
• Abstract要約: 下流タスクの学習済みモデルを微調整するために、ソースとターゲット言語翻訳に基づくカリキュラムを導入する。 同一のスクリプトを共有するターゲット言語は、他の言語よりもパフォーマンスが(6%)良いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.721189858694396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained models with dual and cross encoders have shown remarkable success in propelling the landscape of several tasks in vision and language in Visual Question Answering (VQA). However, since they are limited by the requirements of gold annotated data, most of these advancements do not see the light of day in other languages beyond English. We aim to address this problem by introducing a curriculum based on the source and target language translations to finetune the pre-trained models for the downstream task. Experimental results demonstrate that script plays a vital role in the performance of these models. Specifically, we show that target languages that share the same script perform better (~6%) than other languages and mixed-script code-switched languages perform better than their counterparts (~5-12%).
• Abstract（参考訳）: デュアルエンコーダとクロスエンコーダを併用した事前学習モデルでは,ビジュアル質問応答(VQA)における視覚と言語におけるいくつかのタスクのランドスケープを推し進めることに成功した。 しかし、ゴールドアノテートされたデータの要求によって制限されているため、これらの進歩のほとんどは英語以外の言語では日の出を見ることができない。 我々は、下流タスクの学習済みモデルを微調整するために、ソースとターゲット言語翻訳に基づくカリキュラムを導入することで、この問題に対処することを目指している。 実験の結果,これらのモデルの性能においてスクリプトが重要な役割を担っていることが示された。 具体的には、同じスクリプトを共有するターゲット言語が他の言語よりも良く(約6%)、混合スクリプトでコード交換された言語の方が同等(約5-12%)であることを示す。

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