論文の概要: CISum: Learning Cross-modality Interaction to Enhance Multimodal Semantic Coverage for Multimodal Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09934v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 11:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 15:34:21.973070
• Title: CISum: Learning Cross-modality Interaction to Enhance Multimodal Semantic Coverage for Multimodal Summarization
• Title（参考訳）: cisum:マルチモーダル要約のためのマルチモーダルセマンティクスカバレッジ向上のためのクロスモダリティインタラクションの学習
• Authors: Litian Zhang, Xiaoming Zhang, Ziming Guo, Zhipeng Liu
• Abstract要約: 本稿ではマルチタスク・クロスモーダル学習フレームワーク(CISum)を提案する。 視覚的意味論を得るために,テキストの内容との相関に基づいて画像から視覚的記述へと変換する。 そして、視覚的記述とテキスト内容とを融合させてテキスト要約を生成し、マルチモーダルコンテンツのセマンティクスをキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.461695698601437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal summarization (MS) aims to generate a summary from multimodal input. Previous works mainly focus on textual semantic coverage metrics such as ROUGE, which considers the visual content as supplemental data. Therefore, the summary is ineffective to cover the semantics of different modalities. This paper proposes a multi-task cross-modality learning framework (CISum) to improve multimodal semantic coverage by learning the cross-modality interaction in the multimodal article. To obtain the visual semantics, we translate images into visual descriptions based on the correlation with text content. Then, the visual description and text content are fused to generate the textual summary to capture the semantics of the multimodal content, and the most relevant image is selected as the visual summary. Furthermore, we design an automatic multimodal semantics coverage metric to evaluate the performance. Experimental results show that CISum outperforms baselines in multimodal semantics coverage metrics while maintaining the excellent performance of ROUGE and BLEU.
• Abstract（参考訳）: multimodal summarization (ms) はマルチモーダル入力から要約を生成することを目的としている。 これまでの研究は主に、視覚内容を補足データとみなすROUGEのようなテキストセマンティックカバレッジメトリクスに焦点を当てていた。 したがって、要約は異なるモダリティのセマンティクスをカバーするのに効果がない。 本稿では,マルチモーダル記事におけるクロスモーダルインタラクションを学習することにより,マルチモーダル意味範囲を改善するマルチタスククロスモーダル学習フレームワーク(cisum)を提案する。 視覚意味論を得るために,テキスト内容との相関に基づいて画像を視覚的な記述に翻訳する。 そして、視覚記述とテキスト内容とを融合させてテキスト要約を生成し、マルチモーダルコンテンツのセマンティクスをキャプチャし、最も関連性の高い画像を視覚要約として選択する。 さらに、性能を評価するために、自動マルチモーダルセマンティクスカバレッジメトリックを設計する。 実験の結果,CISumはROUGEとBLEUの優れた性能を維持しつつ,マルチモーダルセマンティクスのカバレッジ指標のベースラインよりも優れていた。

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