論文の概要: Modeling Multimodal Social Interactions: New Challenges and Baselines with Densely Aligned Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02090v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 14:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:27:20.283379
• Title: Modeling Multimodal Social Interactions: New Challenges and Baselines with Densely Aligned Representations
• Title（参考訳）: マルチモーダルな社会的相互作用のモデリング : 厳密な表現による新しい課題とベースライン
• Authors: Sangmin Lee, Bolin Lai, Fiona Ryan, Bikram Boote, James M. Rehg
• Abstract要約: 複数人間のきめ細かいダイナミクスをモデル化するための3つの新しい課題を紹介します。 視覚特徴とそれに対応する発話を同期させることにより、密集した言語-視覚表現を活用する新しいマルチモーダルベースラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.36755372349628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding social interactions involving both verbal and non-verbal cues is essential to effectively interpret social situations. However, most prior works on multimodal social cues focus predominantly on single-person behaviors or rely on holistic visual representations that are not densely aligned to utterances in multi-party environments. They are limited in modeling the intricate dynamics of multi-party interactions. In this paper, we introduce three new challenging tasks to model the fine-grained dynamics between multiple people: speaking target identification, pronoun coreference resolution, and mentioned player prediction. We contribute extensive data annotations to curate these new challenges in social deduction game settings. Furthermore, we propose a novel multimodal baseline that leverages densely aligned language-visual representations by synchronizing visual features with their corresponding utterances. This facilitates concurrently capturing verbal and non-verbal cues pertinent to social reasoning. Experiments demonstrate the effectiveness of the proposed approach with densely aligned multimodal representations in modeling social interactions. We will release our benchmarks and source code to facilitate further research.
• Abstract（参考訳）: 言語的および非言語的手がかりを含む社会的相互作用を理解することは、社会的状況の効果的解釈に不可欠である。 しかし、それまでのマルチモーダルな社会的手がかりに関する研究は、主に個人の行動に焦点をあてたり、多人数環境における発話と密に一致しない全体的視覚表現に頼っていた。 それらは多人数間相互作用の複雑なダイナミクスのモデル化に制限がある。 本稿では,複数人間のきめ細かなダイナミクスをモデル化するための課題として,発話目標識別,代名詞コーリファレンス解決,言及されたプレーヤ予測の3つの課題について紹介する。 我々は、ソーシャル推論ゲーム設定におけるこれらの新たな課題をキュレートするために、広範なデータアノテーションに貢献している。 さらに、視覚特徴と対応する発話を同期させることにより、密集した言語視覚表現を活用できる、新しいマルチモーダルベースラインを提案する。 これにより、社会的推論に関連する言語的および非言語的手がかりの同時捕獲が容易になる。 社会的相互作用をモデル化する上で, 密集したマルチモーダル表現を用いた提案手法の有効性を示す実験を行った。 さらなる研究を促進するため、ベンチマークとソースコードをリリースします。

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