論文の概要: VLSP 2022 -- EVJVQA Challenge: Multilingual Visual Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11752v1
- Date: Thu, 23 Feb 2023 02:38:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 16:28:59.709225
- Title: VLSP 2022 -- EVJVQA Challenge: Multilingual Visual Question Answering
- Title（参考訳）: VLSP 2022 -- EVJVQAチャレンジ:多言語視覚質問応答
- Authors: Ngan Luu-Thuy Nguyen, Nghia Hieu Nguyen, Duong T.D Vo, Khanh Quoc
Tran, Kiet Van Nguyen
- Abstract要約: 本稿では,課題の組織化,共有タスク参加者の実施方法の概要,その結果について述べる。
VQA(Visual Question Answering)は自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)の課題である。
ベトナム語、英語、日本語の3言語で33,000以上の質問応答を含むEVJVQAというベンチマークデータセットを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5199066832791535
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Visual Question Answering (VQA) is a challenging task of natural language
processing (NLP) and computer vision (CV), attracting significant attention
from researchers. English is a resource-rich language that has witnessed
various developments in datasets and models for visual question answering.
Visual question answering in other languages also would be developed for
resources and models. In addition, there is no multilingual dataset targeting
the visual content of a particular country with its own objects and cultural
characteristics. To address the weakness, we provide the research community
with a benchmark dataset named EVJVQA, including 33,000+ pairs of
question-answer over three languages: Vietnamese, English, and Japanese, on
approximately 5,000 images taken from Vietnam for evaluating multilingual VQA
systems or models. EVJVQA is used as a benchmark dataset for the challenge of
multilingual visual question answering at the 9th Workshop on Vietnamese
Language and Speech Processing (VLSP 2022). This task attracted 62 participant
teams from various universities and organizations. In this article, we present
details of the organization of the challenge, an overview of the methods
employed by shared-task participants, and the results. The highest performances
are 0.4392 in F1-score and 0.4009 in BLUE on the private test set. The
multilingual QA systems proposed by the top 2 teams use ViT for the pre-trained
vision model and mT5 for the pre-trained language model, a powerful pre-trained
language model based on the transformer architecture. EVJVQA is a challenging
dataset that motivates NLP and CV researchers to further explore the
multilingual models or systems for visual question answering systems.
- Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)は自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)の課題であり、研究者から大きな注目を集めている。
英語はリソースに富む言語であり、視覚的な質問応答のためのデータセットやモデルで様々な発展を目撃してきた。
他の言語での視覚的な質問応答も、リソースやモデルのために開発される。
加えて、独自の対象と文化的特徴を持つ、特定の国の視覚コンテンツをターゲットにした多言語データセットは存在しない。
ベトナム語、英語、日本語の3つの言語に対する33,000組以上の質問応答を含む、多言語vqaシステムやモデルを評価するためにベトナムから撮影された約5,000枚の画像を含む、研究コミュニティにevjvqaというベンチマークデータセットを提供する。
EVJVQAはベトナム語と音声処理に関する第9回ワークショップ(VLSP 2022)で、多言語視覚質問応答の課題に対するベンチマークデータセットとして使用されている。
この作業は、様々な大学や組織から62の参加者を惹きつけた。
本稿では,課題の組織の詳細,共有タスク参加者が採用する手法の概要,その結果について述べる。
最高パフォーマンスはF1スコアの0.4392、プライベートテストセットのBLUEの0.4009である。
トップ2チームが提案した多言語QAシステムは、事前訓練された視覚モデルにViT、事前訓練された言語モデルにmT5を使用している。
EVJVQAは、NLPとCV研究者が視覚的質問応答システムのための多言語モデルやシステムをさらに探求するために、難しいデータセットである。
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