論文の概要: A Video Is Worth 4096 Tokens: Verbalize Videos To Understand Them In Zero Shot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09758v3
• Date: Thu, 26 Oct 2023 10:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 02:21:08.126590
• Title: A Video Is Worth 4096 Tokens: Verbalize Videos To Understand Them In Zero Shot
• Title（参考訳）: ビデオは4096トークンに値します。ビデオはゼロショットで理解するために口頭で表現します
• Authors: Aanisha Bhattacharya, Yaman K Singla, Balaji Krishnamurthy, Rajiv Ratn Shah, Changyou Chen
• Abstract要約: そこで本研究では,自然言語による記述を生成するために長編動画を音声化し,生成したストーリーの映像理解タスクを実行することを提案する。 提案手法は,ゼロショットであるにもかかわらず,ビデオ理解のための教師付きベースラインよりもはるかに優れた結果が得られる。 ストーリー理解ベンチマークの欠如を緩和するため,我々は,説得戦略の識別に関する計算社会科学における重要な課題に関する最初のデータセットを公開している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.00455874279383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimedia content, such as advertisements and story videos, exhibit a rich blend of creativity and multiple modalities. They incorporate elements like text, visuals, audio, and storytelling techniques, employing devices like emotions, symbolism, and slogans to convey meaning. There is a dearth of large annotated training datasets in the multimedia domain hindering the development of supervised learning models with satisfactory performance for real-world applications. On the other hand, the rise of large language models (LLMs) has witnessed remarkable zero-shot performance in various natural language processing (NLP) tasks, such as emotion classification, question-answering, and topic classification. To leverage such advanced techniques to bridge this performance gap in multimedia understanding, we propose verbalizing long videos to generate their descriptions in natural language, followed by performing video-understanding tasks on the generated story as opposed to the original video. Through extensive experiments on fifteen video-understanding tasks, we demonstrate that our method, despite being zero-shot, achieves significantly better results than supervised baselines for video understanding. Furthermore, to alleviate a lack of story understanding benchmarks, we publicly release the first dataset on a crucial task in computational social science on persuasion strategy identification.
• Abstract（参考訳）: 広告やストーリービデオなどのマルチメディアコンテンツは、創造性と複数のモダリティの豊富なブレンドを示す。 テキスト、ビジュアル、オーディオ、ストーリーテリングといった要素が組み込まれており、感情、象徴、スローガンなどを使って意味を伝える。 マルチメディア領域には多数の注釈付きトレーニングデータセットがあり、現実世界のアプリケーションに十分な性能を持つ教師付き学習モデルの開発を妨げる。 一方、大規模言語モデル(LLM)の台頭は、感情分類、質問応答、話題分類など、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著なゼロショット性能をみせた。 マルチメディア理解におけるこのパフォーマンスギャップを埋めるために,このような高度な手法を活用するために,自然言語による記述を生成するために長大な動画を言語化することを提案する。 提案手法は,ゼロショットであるにもかかわらず,ビデオ理解のための教師付きベースラインよりもはるかに優れた結果が得られることを示す。 さらに、ストーリー理解ベンチマークの欠如を緩和するために、我々は、説得戦略識別に関する計算社会科学における重要なタスクに関する最初のデータセットを公開する。

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