Fugu-MT 論文翻訳(概要): CommVQA: Situating Visual Question Answering in Communicative Contexts

論文の概要: CommVQA: Situating Visual Question Answering in Communicative Contexts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15002v1
Date: Thu, 22 Feb 2024 22:31:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-26 16:07:13.801625
Title: CommVQA: Situating Visual Question Answering in Communicative Contexts
Title（参考訳）: CommVQA: コミュニケーションコンテキストにおける視覚的質問応答の選定
Authors: Nandita Shankar Naik, Christopher Potts, Elisa Kreiss
Abstract要約: 画像、画像記述、実世界のコミュニケーションシナリオからなるデータセットであるCommVQAを紹介する。 CommVQAが現在のモデルに挑戦していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.675630617265288
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Current visual question answering (VQA) models tend to be trained and evaluated on image-question pairs in isolation. However, the questions people ask are dependent on their informational needs and prior knowledge about the image content. To evaluate how situating images within naturalistic contexts shapes visual questions, we introduce CommVQA, a VQA dataset consisting of images, image descriptions, real-world communicative scenarios where the image might appear (e.g., a travel website), and follow-up questions and answers conditioned on the scenario. We show that CommVQA poses a challenge for current models. Providing contextual information to VQA models improves performance broadly, highlighting the relevance of situating systems within a communicative scenario.
Abstract（参考訳）: 現在の視覚的質問応答(VQA)モデルは、独立して画像検索ペアで訓練され評価される傾向にある。しかしながら、人々が尋ねる質問は、彼らの情報ニーズと画像コンテンツに関する事前知識に依存する。自然主義的文脈における画像の配置が視覚的な質問をどう形作るかを評価するために、私たちはCommunVQA、画像、画像記述を含むVQAデータセット、画像が現れるかもしれない現実のコミュニケーションシナリオ(旅行ウェブサイトなど)、シナリオに条件付けられたフォローアップ質問と回答を紹介する。 CommVQAが現在のモデルに挑戦していることを示す。 VQAモデルに対するコンテキスト情報の提供は、コミュニケーションシナリオ内のシチュエーションシステムとの関連性を強調し、パフォーマンスを広く向上させる。

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