論文の概要: A Study of Situational Reasoning for Traffic Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02520v2
• Date: Sat, 15 Jul 2023 06:45:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 21:59:59.289994
• Title: A Study of Situational Reasoning for Traffic Understanding
• Title（参考訳）: 交通理解のための状況推論に関する研究
• Authors: Jiarui Zhang, Filip Ilievski, Kaixin Ma, Aravinda Kollaa, Jonathan Francis, Alessandro Oltramari
• Abstract要約: トラフィック領域における状況推論のための3つの新しいテキストベースのタスクを考案する。 先行作業における言語推論タスクにまたがる一般化能力を示す知識強化手法を4つ採用する。 本稿では,データ分割におけるモデル性能の詳細な解析を行い,モデル予測を分類的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.45021731775964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent Traffic Monitoring (ITMo) technologies hold the potential for improving road safety/security and for enabling smart city infrastructure. Understanding traffic situations requires a complex fusion of perceptual information with domain-specific and causal commonsense knowledge. Whereas prior work has provided benchmarks and methods for traffic monitoring, it remains unclear whether models can effectively align these information sources and reason in novel scenarios. To address this assessment gap, we devise three novel text-based tasks for situational reasoning in the traffic domain: i) BDD-QA, which evaluates the ability of Language Models (LMs) to perform situational decision-making, ii) TV-QA, which assesses LMs' abilities to reason about complex event causality, and iii) HDT-QA, which evaluates the ability of models to solve human driving exams. We adopt four knowledge-enhanced methods that have shown generalization capability across language reasoning tasks in prior work, based on natural language inference, commonsense knowledge-graph self-supervision, multi-QA joint training, and dense retrieval of domain information. We associate each method with a relevant knowledge source, including knowledge graphs, relevant benchmarks, and driving manuals. In extensive experiments, we benchmark various knowledge-aware methods against the three datasets, under zero-shot evaluation; we provide in-depth analyses of model performance on data partitions and examine model predictions categorically, to yield useful insights on traffic understanding, given different background knowledge and reasoning strategies.
• Abstract（参考訳）: itmo(intelligent traffic monitoring)技術は、道路の安全とセキュリティを改善し、スマートシティインフラストラクチャを実現する可能性を秘めている。 交通状況を理解するには、知覚情報とドメイン固有および因果共通認識知識の複雑な融合が必要である。 以前の作業はトラフィック監視のためのベンチマークとメソッドを提供してきたが、モデルがこれらの情報ソースと新しいシナリオにおける理由を効果的に調整できるかどうかは不明だ。 この評価のギャップに対処するために、交通ドメインにおける状況推論のための3つの新しいテキストベースのタスクを考案する。 一 状況的意思決定を行うための言語モデル(lms)の能力を評価するbdd-qa 二 複雑な事象因果関係を推論するLMの能力を評価するテレビQA及び 三 人間の運転試験を解決するためのモデルの能力を評価するHDT-QA 我々は,自然言語推論,コモンセンス知識グラフ自己スーパービジョン,マルチqa合同トレーニング,ドメイン情報の高密度検索に基づく,事前作業における言語推論タスク間の一般化能力を示す4つの知識強化手法を採用する。 各メソッドを,知識グラフや関連するベンチマーク,マニュアルの操作など,関連する知識ソースと関連付ける。 我々は,データ分割におけるモデル性能の詳細な分析を行い,モデル予測をカテゴリー別に検討し,異なる背景知識と推論戦略を与えられたトラヒック理解に有用な洞察を与える。

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