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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03823v9
• Date: Thu, 22 Aug 2024 10:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 19:35:21.514819
• 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: 分離されたコンポーネントが特別な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。 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新しい測度であるPRISMAを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.20132267309382
• 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, PRISMA (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, our method produces higher quality summaries than comparison models, as measured with ROUGE and our new fact-based metric, and as assessed by human evaluators.
• 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。 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。 PRISMA(Precision and Recall EvaluatIon of Summary FActs)は、生成した要約の精度とリコールを計測し、原子的な事実に分解する。 最近リリースされたSummScreen3Dデータセットを用いて、ROUGEと新しいファクトベースメトリクスを用いて、比較モデルよりも高品質な要約を生成するとともに、人間の評価者によって評価される。

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