Fugu-MT 論文翻訳(概要): Read, Look or Listen? What's Needed for Solving a Multimodal Dataset

論文の概要: Read, Look or Listen? What's Needed for Solving a Multimodal Dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04532v1
Date: Thu, 6 Jul 2023 08:02:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-11 13:01:50.703123
Title: Read, Look or Listen? What's Needed for Solving a Multimodal Dataset
Title（参考訳）: 読むか、見るか、聞くか? マルチモーダルデータセットの解決に必要なこと
Authors: Netta Madvil, Yonatan Bitton, Roy Schwartz
Abstract要約: マルチモーダル・データセットを解析するための2段階の手法を提案する。これは、人間のアノテーションの小さなシードを利用して、各マルチモーダル・インスタンスをその処理に必要なモダリティにマッピングする。ビデオ質問応答データセットであるTVQAに我々のアプローチを適用し、ほとんどの質問が特定のモダリティに対して実質的な偏見を伴わずに単一のモダリティで答えられることを発見した。我々は、MERLOT Reserveを分析し、テキストや音声よりも画像に基づく質問に苦しむが、聴覚話者の識別にも苦しむことを発見した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0430001782867
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The prevalence of large-scale multimodal datasets presents unique challenges in assessing dataset quality. We propose a two-step method to analyze multimodal datasets, which leverages a small seed of human annotation to map each multimodal instance to the modalities required to process it. Our method sheds light on the importance of different modalities in datasets, as well as the relationship between them. We apply our approach to TVQA, a video question-answering dataset, and discover that most questions can be answered using a single modality, without a substantial bias towards any specific modality. Moreover, we find that more than 70% of the questions are solvable using several different single-modality strategies, e.g., by either looking at the video or listening to the audio, highlighting the limited integration of multiple modalities in TVQA. We leverage our annotation and analyze the MERLOT Reserve, finding that it struggles with image-based questions compared to text and audio, but also with auditory speaker identification. Based on our observations, we introduce a new test set that necessitates multiple modalities, observing a dramatic drop in model performance. Our methodology provides valuable insights into multimodal datasets and highlights the need for the development of more robust models.
Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルデータセットの普及は,データセットの品質を評価する上で,ユニークな課題を示す。マルチモーダル・インスタンスを処理に必要なモダリティにマップするために、人間のアノテーションの小さなシードを利用するマルチモーダル・データセットを2段階解析する手法を提案する。提案手法は,データセットにおける異なるモダリティの重要性と,それらの関係に光を当てる。ビデオ質問応答データセットであるTVQAに我々のアプローチを適用し、ほとんどの質問が特定のモダリティに対して実質的な偏見を伴わずに単一のモダリティで答えられることを発見した。さらに、ビデオを見たり、音声を聴いたりして、テレビQAにおける複数のモダリティの限定的な統合を強調したりすることで、70%以上の質問が、いくつかの異なる単一モダリティ戦略を用いて解決可能であることがわかった。我々はアノテーションを利用してMERLOTリザーブを解析し、テキストや音声よりも画像に基づく質問に苦しむが、聴覚話者の識別にも苦しむことを発見した。そこで本研究では,複数のモダリティを必要とする新しいテストセットを導入し,モデル性能の劇的な低下を観測する。我々の方法論は、マルチモーダルデータセットに関する貴重な洞察を提供し、より堅牢なモデルの開発の必要性を強調します。

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