論文の概要: Training Multimedia Event Extraction With Generated Images and Captions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08966v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 09:01:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 15:34:12.737509
• Title: Training Multimedia Event Extraction With Generated Images and Captions
• Title（参考訳）: 生成画像とキャプションを用いたマルチメディアイベント抽出の訓練
• Authors: Zilin Du, Yunxin Li, Xu Guo, Yidan Sun, Boyang Li
• Abstract要約: CAMEL(Cross-modality Augmented Multimedia Event Learning)を提案する。 我々は,Stable DiffusionやBLIPなどの画像キャプタなどの市販画像生成装置を用いて,マルチモーダルトレーニングデータを生成する。 実験では、CAMELはM2E2ベンチマークの最先端(SOTA)ベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.291564630983316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contemporary news reporting increasingly features multimedia content, motivating research on multimedia event extraction. However, the task lacks annotated multimodal training data and artificially generated training data suffer from the distribution shift from the real-world data. In this paper, we propose Cross-modality Augmented Multimedia Event Learning (CAMEL), which successfully utilizes artificially generated multimodal training data and achieves state-of-the-art performance. Conditioned on unimodal training data, we generate multimodal training data using off-the-shelf image generators like Stable Diffusion and image captioners like BLIP. In order to learn robust features that are effective across domains, we devise an iterative and gradual annealing training strategy. Substantial experiments show that CAMEL surpasses state-of-the-art (SOTA) baselines on the M2E2 benchmark. On multimedia events in particular, we outperform the prior SOTA by 4.2\% F1 on event mention identification and by 9.8\% F1 on argument identification, which demonstrates that CAMEL learns synergistic representations from the two modalities.
• Abstract（参考訳）: 現代のニュースは、マルチメディアコンテンツがますます多くなり、マルチメディアイベント抽出の研究を動機付けている。 しかしながら、タスクには注釈付きマルチモーダルトレーニングデータや、実世界データからの分散シフトに苦しむ人工的なトレーニングデータが欠落している。 本稿では、人工的に生成されたマルチモーダルトレーニングデータをうまく活用し、最先端のパフォーマンスを実現するクロスモーダル拡張マルチメディアイベント学習(CAMEL)を提案する。 ユニモーダルトレーニングデータに基づいて,安定拡散のような既定画像生成器とblipのような画像キャプションを用いたマルチモーダルトレーニングデータを生成する。 ドメイン間で有効である堅牢な特徴を学習するために、反復的かつ段階的なアニールトレーニング戦略を考案する。 実質的な実験により、CAMELはM2E2ベンチマークの最先端(SOTA)ベースラインを超えている。 特にマルチメディアイベントでは、イベント参照識別では4.2\% F1で、引数識別では9.8\% F1で、CAMELが2つのモードから相乗表現を学習していることを示す。

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