論文の概要: MTVQA: Benchmarking Multilingual Text-Centric Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11985v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 09:32:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 21:53:25.992174
• Title: MTVQA: Benchmarking Multilingual Text-Centric Visual Question Answering
• Title（参考訳）: MTVQA:多言語テキスト中心ビジュアル質問応答のベンチマーク
• Authors: Jingqun Tang, Qi Liu, Yongjie Ye, Jinghui Lu, Shu Wei, Chunhui Lin, Wanqing Li, Mohamad Fitri Faiz Bin Mahmood, Hao Feng, Zhen Zhao, Yanjie Wang, Yuliang Liu, Hao Liu, Xiang Bai, Can Huang,
• Abstract要約: MTVQAは、9つの異なる言語にまたがる高品質なヒューマンエキスパートアノテーションを特徴とする最初のベンチマークである。 MTVQAは9つの異なる言語にわたる高品質なヒューマンエキスパートアノテーションを特徴とする最初のベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.92057773071854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Text-Centric Visual Question Answering (TEC-VQA) in its proper format not only facilitates human-machine interaction in text-centric visual environments but also serves as a de facto gold proxy to evaluate AI models in the domain of text-centric scene understanding. Nonetheless, most existing TEC-VQA benchmarks have focused on high-resource languages like English and Chinese. Despite pioneering works to expand multilingual QA pairs in non-text-centric VQA datasets through translation engines, the translation-based protocol encounters a substantial "visual-textual misalignment" problem when applied to TEC-VQA. Specifically, it prioritizes the text in question-answer pairs while disregarding the visual text present in images. Moreover, it fails to address complexities related to nuanced meaning, contextual distortion, language bias, and question-type diversity. In this work, we tackle multilingual TEC-VQA by introducing MTVQA, the first benchmark featuring high-quality human expert annotations across 9 diverse languages, consisting of 6,778 question-answer pairs across 2,116 images. Further, by comprehensively evaluating numerous state-of-the-art Multimodal Large Language Models (MLLMs), including GPT-4o, GPT-4V, Claude3, and Gemini, on the MTVQA dataset, it is evident that there is still a large room for performance improvement, underscoring the value of MTVQA. Additionally, we supply multilingual training data within the MTVQA dataset, demonstrating that straightforward fine-tuning with this data can substantially enhance multilingual TEC-VQA performance. We aspire that MTVQA will offer the research community fresh insights and stimulate further exploration in multilingual visual text comprehension. The project homepage is available at https://bytedance.github.io/MTVQA/.
• Abstract（参考訳）: Text-Centric Visual Question Answering (TEC-VQA)は、テキスト中心の視覚環境における人間と機械の相互作用を促進するだけでなく、テキスト中心のシーン理解の領域におけるAIモデルを評価するデファクトゴールドプロキシとしても機能する。 それでも、既存のTEC-VQAベンチマークのほとんどは、英語や中国語のような高リソース言語に焦点を当てている。 翻訳エンジンによる非テキスト中心のVQAデータセットにおける多言語QAペアの拡張という先駆的な取り組みにもかかわらず、翻訳ベースのプロトコルは、TEC-VQAに適用した場合、かなりの「視覚的・テキスト的誤り」問題に遭遇する。 具体的には、画像に存在する視覚的テキストを無視しながら、質問対のテキストを優先する。 さらに、ニュアンス付き意味、文脈歪み、言語バイアス、質問型多様性に関連する複雑さに対処できない。 MTVQAは9つの言語にまたがる高品質なヒューマンエキスパートアノテーションを特徴付けるベンチマークであり、2,116枚の画像からなる6,778対の質問応答対で構成されている。 さらに, GPT-4o, GPT-4V, Claude3, Gemini など数多くの最先端マルチモーダル言語モデル (MLLM) を MTVQA データセット上で総合的に評価することにより, MTVQA の価値を裏付ける性能改善の余地がまだ大きいことが明らかとなった。 さらに、MTVQAデータセット内に多言語学習データを提供し、このデータによる簡単な微調整により、多言語TEC-VQAの性能を大幅に向上させることができることを示す。 我々は,MTVQAが研究コミュニティに新たな洞察を与え,多言語視覚テキスト理解のさらなる探求を促すことを願っている。 プロジェクトのホームページはhttps://bytedance.github.io/MTVQA/で公開されている。

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