論文の概要: A Modular Approach for Multimodal Summarization of TV Shows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03823v2
• Date: Thu, 7 Mar 2024 09:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 16:13:37.109195
• Title: A Modular Approach for Multimodal Summarization of TV Shows
• Title（参考訳）: テレビ番組のマルチモーダル要約のためのモジュール的アプローチ
• Authors: Louis Mahon, Mirella Lapata
• Abstract要約: 我々は、複雑な推論、複数のモダリティ、長い物語など、AI研究の重要な領域に触れるテレビ番組を要約するタスクに対処する。 本稿では,各コンポーネントが個別のサブタスクを実行するモジュール方式を提案する。 我々のモジュールは、シーン境界の検出、異なるイベント間のカット回数の最小化、視覚情報をテキストに変換すること、各シーンの対話を要約すること、シーン要約をエピソード全体の最終要約に融合することを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.2130501309858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we address the task of summarizing television shows, which touches key areas in AI research: complex reasoning, multiple modalities, and long narratives. We present a modular approach where separate components perform specialized sub-tasks which we argue affords greater flexibility compared to end-to-end methods. Our modules involve detecting scene boundaries, reordering scenes so as to minimize the number of cuts between different events, converting visual information to text, summarizing the dialogue in each scene, and fusing the scene summaries into a final summary for the entire episode. We also present a new metric, PREFS (Precision and Recall Evaluation of Summary FactS), to measure both precision and recall of generated summaries, which we decompose into atomic facts. Tested on the recently released SummScreen3D dataset Papalampidi and Lapata (2023), our method produces higher quality summaries than comparison models, as measured with ROUGE and our new fact-based metric.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な推論,複数モーダル性,長い物語など,AI研究の重要な領域に触発するテレビ番組を要約する作業について述べる。 我々は、個別のコンポーネントが個別のサブタスクを実行するようなモジュラーアプローチを提案する。 モジュールはシーン境界の検出、異なるイベント間のカット回数を最小化するためにシーンの順序を変更し、視覚情報をテキストに変換し、各シーンの対話を要約し、シーン要約をエピソード全体の最終要約に融合する。 我々はまた、生成した要約の精度とリコールを計測し、原子事実に分解するPreFS(Precision and Recall Evaluation of Summary FactS)という新しい指標も提示する。 最近リリースされたSummScreen3DデータセットPapalampidiとLapata(2023年)を用いて、ROUGEと新しいファクトベースの測定値を用いて、比較モデルよりも高品質な要約を生成する。

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