論文の概要: MultiSum: A Dataset for Multimodal Summarization and Thumbnail Generation of Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04216v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 07:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 15:50:08.091333
• Title: MultiSum: A Dataset for Multimodal Summarization and Thumbnail Generation of Videos
• Title（参考訳）: MultiSum:ビデオのマルチモーダル要約とサムネイル生成のためのデータセット
• Authors: Jielin Qiu, Jiacheng Zhu, William Han, Aditesh Kumar, Karthik Mittal, Claire Jin, Zhengyuan Yang, Linjie Li, Jianfeng Wang, Bo Li, Ding Zhao, Lijuan Wang
• Abstract要約: マルチモーダル・アウトプット(MSMO)を用いたマルチモーダル・サマリゼーションが有望な研究方向として浮上している。 我々は、MultiSumデータセットとデータ収集ツールを完全なオープンソースリソースとしてリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.96301184138514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal summarization with multimodal output (MSMO) has emerged as a promising research direction. Nonetheless, numerous limitations exist within existing public MSMO datasets, including insufficient upkeep, data inaccessibility, limited size, and the absence of proper categorization, which pose significant challenges to effective research. To address these challenges and provide a comprehensive dataset for this new direction, we have meticulously curated the MultiSum dataset. Our new dataset features (1) Human-validated summaries for both video and textual content, providing superior human instruction and labels for multimodal learning. (2) Comprehensively and meticulously arranged categorization, spanning 17 principal categories and 170 subcategories to encapsulate a diverse array of real-world scenarios. (3) Benchmark tests performed on the proposed dataset to assess varied tasks and methods, including video temporal segmentation, video summarization, text summarization, and multimodal summarization. To champion accessibility and collaboration, we release the MultiSum dataset and the data collection tool as fully open-source resources, fostering transparency and accelerating future developments. Our project website can be found at https://multisum-dataset.github.io/.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル出力(MSMO)を用いたマルチモーダル要約が,有望な研究方向として浮上している。 それにもかかわらず、既存のMSMOデータセットには、アップキープの不十分、データアクセシビリティの欠如、サイズ制限、適切な分類の欠如など、多くの制限がある。 これらの課題に対処し、この新しい方向性のための包括的なデータセットを提供するため、MultiSumデータセットを慎重にキュレートしました。 新しいデータセットは,(1)ビデオコンテンツとテキストコンテンツの両方に有能な要約を提供し,マルチモーダル学習に優れた指導とラベルを提供する。 2) 包括的かつ丁寧に分類し, 多様な実世界のシナリオを包括する17のカテゴリと170のサブカテゴリにまたがる。 3)ビデオ時間分割,ビデオ要約,テキスト要約,マルチモーダル要約など,さまざまなタスクや手法を評価するために,提案データセット上で実施したベンチマークテスト。 アクセシビリティとコラボレーションを推進すべく、MultiSumデータセットとデータ収集ツールを完全なオープンソースリソースとしてリリースし、透明性を高め、今後の発展を加速します。 プロジェクトのWebサイトはhttps://multisum-dataset.github.io/にある。

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