論文の概要: Visually grounded few-shot word learning in low-resource settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11371v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 08:27:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 15:04:07.012497
• Title: Visually grounded few-shot word learning in low-resource settings
• Title（参考訳）: 低リソース環境下での視覚的単語学習
• Authors: Leanne Nortje, Dan Oneata, Herman Kamper
• Abstract要約: そこで本研究では,数組の単語イメージ対から新しい単語とその視覚的描写を学習する音声モデルを提案する。 提案手法では、与えられた単語イメージの例対を用いて、教師なしの単語イメージトレーニングペアを音声と画像の大規模なコレクションから抽出する。 この新しいモデルでは、既存の英語ベンチマークの以前のアプローチよりも少ないショットでより良いパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.797675274368302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a visually grounded speech model that learns new words and their visual depictions from just a few word-image example pairs. Given a set of test images and a spoken query, we ask the model which image depicts the query word. Previous work has simplified this few-shot learning problem by either using an artificial setting with digit word-image pairs or by using a large number of examples per class. Moreover, all previous studies were performed using English speech-image data. We propose an approach that can work on natural word-image pairs but with less examples, i.e. fewer shots, and then illustrate how this approach can be applied for multimodal few-shot learning in a real low-resource language, Yoruba. Our approach involves using the given word-image example pairs to mine new unsupervised word-image training pairs from large collections of unlabelledspeech and images. Additionally, we use a word-to-image attention mechanism to determine word-image similarity. With this new model, we achieve better performance with fewer shots than previous approaches on an existing English benchmark. Many of the model's mistakes are due to confusion between visual concepts co-occurring in similar contexts. The experiments on Yoruba show the benefit of transferring knowledge from a multimodal model trained on a larger set of English speech-image data
• Abstract（参考訳）: 本稿では,数組の単語イメージ対から新しい単語とその視覚的描写を学習する音声モデルを提案する。 テスト画像と音声クエリのセットが与えられた場合、どの画像がクエリワードを表現しているかをモデルに尋ねる。 以前の研究では、デジタルワードイメージペアの人工的な設定を使うか、クラス毎に多数の例を使用することで、この少数ショット学習問題を単純化している。 また,これまでの研究はすべて英語音声画像データを用いて行われた。 我々は,自然の単語と画像のペアを扱うことができるが,サンプルが少ない場合,すなわちショットが少ない場合,このアプローチが実際の低リソース言語であるyorubaでマルチモーダルな少数ショット学習にどのように適用できるかを説明する。 提案手法では,与えられた単語イメージのサンプルペアを用いて,未知の音声と画像の集合から教師なしの単語イメージトレーニングペアを抽出する。 さらに,単語画像の類似性を決定するために,単語間注意機構を用いる。 この新しいモデルでは、既存の英語ベンチマークの以前のアプローチよりも少ないショットでより良いパフォーマンスを達成する。 モデルの間違いの多くは、同じ文脈で共起する視覚概念の混乱によるものです。 ヨルバにおける実験は、より大きな英単語画像データに基づいて訓練されたマルチモーダルモデルから知識を伝達する利点を示す

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