論文の概要: Learning the Visualness of Text Using Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10434v2
• Date: Sun, 22 Oct 2023 19:06:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 12:25:15.378167
• Title: Learning the Visualness of Text Using Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルを用いたテキストの可視性学習
• Authors: Gaurav Verma, Ryan A. Rossi, Christopher Tensmeyer, Jiuxiang Gu, Ani Nenkova
• Abstract要約: 視覚的テキストは人の心の中のイメージを誘発するが、視覚的でないテキストはそれを起こさない。 テキスト内の視覚を自動的に検出する手法により、テキスト・ツー・イメージ検索と生成モデルにより、関連する画像でテキストを拡張できる。 我々は,3,620の英語文のデータセットと,複数のアノテータによって提供されるその視覚性スコアをキュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.75864384249245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual text evokes an image in a person's mind, while non-visual text fails to do so. A method to automatically detect visualness in text will enable text-to-image retrieval and generation models to augment text with relevant images. This is particularly challenging with long-form text as text-to-image generation and retrieval models are often triggered for text that is designed to be explicitly visual in nature, whereas long-form text could contain many non-visual sentences. To this end, we curate a dataset of 3,620 English sentences and their visualness scores provided by multiple human annotators. We also propose a fine-tuning strategy that adapts large vision-language models like CLIP by modifying the model's contrastive learning objective to map text identified as non-visual to a common NULL image while matching visual text to their corresponding images in the document. We evaluate the proposed approach on its ability to (i) classify visual and non-visual text accurately, and (ii) attend over words that are identified as visual in psycholinguistic studies. Empirical evaluation indicates that our approach performs better than several heuristics and baseline models for the proposed task. Furthermore, to highlight the importance of modeling the visualness of text, we conduct qualitative analyses of text-to-image generation systems like DALL-E. Project webpage: https://gaurav22verma.github.io/text-visualness/
• Abstract（参考訳）: 視覚テキストは人の心の中のイメージを誘発するが、非視覚テキストはそうしない。 テキスト内の視覚を自動的に検出する手法により、テキスト・ツー・イメージ検索と生成モデルにより、関連する画像でテキストを拡張できる。 テキスト・ツー・イメージ生成と検索モデルは、自然界においてはっきりと視覚的に設計されたテキストに対してしばしばトリガーされるが、長文には多くの非視覚的文が含まれる。 この目的のために,3,620個の英語文のデータセットと,複数のアノテータによる視覚スコアを収集した。 また,非視覚と認識されるテキストを共通のヌルイメージにマッピングするモデルのコントラスト学習目的を変更し,文書中の対応する画像と視覚テキストをマッチングすることにより,クリップのような大きな視覚言語モデルに適応させる微調整戦略を提案する。 提案するアプローチの能力を評価する。 (i)視覚的・非視覚的テキストを正確に分類し、 (二)心理言語学研究において視覚的に識別される単語に参画すること。 経験的評価は,提案手法が複数のヒューリスティックモデルやベースラインモデルよりも優れた性能を示す。 さらに,テキストの視覚的さをモデル化することの重要性を強調するため,dall-e のようなテキスト対画像生成システムの質的分析を行う。 プロジェクトWebページ: https://gaurav22verma.github.io/text-visualness/

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