論文の概要: Generative Multimodal Entity Linking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12725v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 07:57:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 15:04:52.987647
• Title: Generative Multimodal Entity Linking
• Title（参考訳）: 生成型マルチモーダルエンティティリンク
• Authors: Senbao Shi, Zhenran Xu, Baotian Hu, Min Zhang
• Abstract要約: MEL(Multimodal Entity Linking)は、知識ベースからの参照エンティティへの参照をマルチモーダルコンテキストでマッピングするタスクである。 GEMEL, 単純で効果的な生成型マルチモーダルエンティティリンク法を提案する。 モデルパラメータの0.3%しか微調整されていないため、GEMELは2つの確立されたMELデータセットの最先端結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.72501713752618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Entity Linking (MEL) is the task of mapping mentions with multimodal contexts to the referent entities from a knowledge base (e.g., Wikipedia). Prior MEL methods mainly focus on designing complex multimodal interaction mechanisms and require fine-tuning all model parameters, which can be prohibitively costly and difficult to scale in the era of Large Language Models (LLMs). In this work, we propose GEMEL, a simple yet effective Generative Multimodal Entity Linking method, which leverages the capabilities of LLMs from large-scale pre-training to directly generate target entity names. We keep the vision and language model frozen and only train a linear layer to enable cross-modality interactions. To adapt LLMs to the MEL task, we take advantage of the emerging in-context learning (ICL) capability of LLMs by retrieving multimodal instances as demonstrations. Extensive experiments show that with only ~0.3% of the model parameters fine-tuned, GEMEL achieves state-of-the-art results on two well-established MEL datasets (4.1% accuracy gains on WikiDiverse and 15.4% accuracy gains on WikiMEL). Our approach is compatible with any off-the-shelf language model, paving the way towards an efficient and general solution for utilizing LLMs in the MEL task.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルエンティティリンク(英: Multimodal Entity Linking、MEL)は、知識ベース(ウィキペディアなど)からの参照エンティティへの参照をマルチモーダルコンテキストでマッピングするタスクである。 従来のMEL法は主に複雑なマルチモーダル相互作用機構の設計に重点を置いており、全てのモデルパラメータを微調整する必要がある。 本稿では,大規模事前学習からLLMの能力を生かして,目的のエンティティ名を直接生成する,シンプルで効果的なジェネレーティブ・マルチモーダル・エンティティリンク法であるGEMELを提案する。 ビジョンと言語モデルは凍結し続け、相互モダリティの相互作用を可能にするために線形層のみをトレーニングします。 MELタスクにLLMを適応させるために、マルチモーダルインスタンスをデモとして検索することで、LLMのICL(In-context Learning)機能を活用する。 GEMEL はモデルパラメータの ~0.3% しか微調整されていないため、2つの確立された MEL データセット(WikiDiverse では 4.1% 、WikiMEL では 15.4% の精度向上)で最先端の結果が得られる。 我々のアプローチは市販の言語モデルと互換性があり、MELタスクでLLMを利用するための効率的で汎用的なソリューションへの道を開く。

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