論文の概要: LLMs as Bridges: Reformulating Grounded Multimodal Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09989v2
• Date: Sat, 17 Feb 2024 19:41:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 00:27:07.755890
• Title: LLMs as Bridges: Reformulating Grounded Multimodal Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: 橋としてのllms:接地されたマルチモーダル名前付きエンティティ認識の再構成
• Authors: Jinyuan Li, Han Li, Di Sun, Jiahao Wang, Wenkun Zhang, Zan Wang, Gang Pan
• Abstract要約: Grounded Multimodal Named Entity Recognition (GMNER) は、名前付きエンティティ、エンティティタイプ、および対応する視覚領域を識別することを目的とした、初期段階のマルチモーダルタスクである。 本稿では,大規模な言語モデル(LLM)を接続ブリッジとして活用することにより,GMNERをMNER-VE-VGタスクに再構成する統一フレームワークであるRiVEGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.547595633666987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grounded Multimodal Named Entity Recognition (GMNER) is a nascent multimodal task that aims to identify named entities, entity types and their corresponding visual regions. GMNER task exhibits two challenging properties: 1) The weak correlation between image-text pairs in social media results in a significant portion of named entities being ungroundable. 2) There exists a distinction between coarse-grained referring expressions commonly used in similar tasks (e.g., phrase localization, referring expression comprehension) and fine-grained named entities. In this paper, we propose RiVEG, a unified framework that reformulates GMNER into a joint MNER-VE-VG task by leveraging large language models (LLMs) as a connecting bridge. This reformulation brings two benefits: 1) It maintains the optimal MNER performance and eliminates the need for employing object detection methods to pre-extract regional features, thereby naturally addressing two major limitations of existing GMNER methods. 2) The introduction of entity expansion expression and Visual Entailment (VE) Module unifies Visual Grounding (VG) and Entity Grounding (EG). It enables RiVEG to effortlessly inherit the Visual Entailment and Visual Grounding capabilities of any current or prospective multimodal pretraining models. Extensive experiments demonstrate that RiVEG outperforms state-of-the-art methods on the existing GMNER dataset and achieves absolute leads of 10.65%, 6.21%, and 8.83% in all three subtasks.
• Abstract（参考訳）: Grounded Multimodal Named Entity Recognition (GMNER) は、名前付きエンティティ、エンティティタイプおよび対応する視覚領域を識別することを目的とした、初期段階のマルチモーダルタスクである。 GMNERタスクは2つの難しい特性を示す。 1) ソーシャルメディアにおける画像とテキストのペア間の弱い相関関係は, 名前付きエンティティのかなりの部分が接地不能となる。 2) 類似したタスクで一般的に用いられる粗粒度参照表現(句のローカライズや表現理解など)と細粒度参照表現との区別が存在する。 本稿では,大規模な言語モデル(LLM)を接続ブリッジとして活用することにより,GMNERをMNER-VE-VGタスクに再構成する統合フレームワークであるRiVEGを提案する。 この改革は2つの利点をもたらす。 1) MNERの最適性能を維持し, 地域特徴の事前抽出にオブジェクト検出手法を用いる必要をなくし, 既存のGMNER手法の2つの大きな限界に自然に対処する。 2) エンティティ拡張表現とビジュアルエンタテインメント(VE)モジュールの導入により,ビジュアルグラウンド(VG)とエンティティグラウンド(EG)が統合される。 これによってRiVEGは,現在のあるいは将来的なマルチモーダル事前トレーニングモデルのVisual EntailmentとVisual Grounding機能を,懸命に継承することができる。 大規模な実験により、RiVEGは既存のGMNERデータセットの最先端の手法より優れており、全3つのサブタスクで10.65%、6.21%、および8.83%の絶対的なリードを達成している。

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