論文の概要: Enhancing Scientific Figure Captioning Through Cross-modal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17047v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 18:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 18:40:56.029174
• Title: Enhancing Scientific Figure Captioning Through Cross-modal Learning
• Title（参考訳）: クロスモーダル学習による科学的フィギュアキャプションの強化
• Authors: Mateo Alejandro Rojas, Rafael Carranza,
• Abstract要約: 科学的研究データの量と多様性が急増し、チャートの数と多様性が増加した。 本稿では,研究データの明瞭さとアクセシビリティ向上に有効であることを示すため,学術チャートのタイトル生成に対する新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific charts are essential tools for effectively communicating research findings, serving as a vital medium for conveying information and revealing data patterns. With the rapid advancement of science and technology, coupled with the advent of the big data era, the volume and diversity of scientific research data have surged, leading to an increase in the number and variety of charts. This trend presents new challenges for researchers, particularly in efficiently and accurately generating appropriate titles for these charts to better convey their information and results. Automatically generated chart titles can enhance information retrieval systems by providing precise data for detailed chart classification. As research in image captioning and text summarization matures, the automatic generation of scientific chart titles has gained significant attention. By leveraging natural language processing, machine learning, and multimodal techniques, it is possible to automatically extract key information from charts and generate accurate, concise titles that better serve the needs of researchers. This paper presents a novel approach to scientific chart title generation, demonstrating its effectiveness in improving the clarity and accessibility of research data.
• Abstract（参考訳）: 科学的チャートは、研究成果を効果的に伝達し、情報を伝達し、データパターンを明らかにするための重要な媒体として機能するために必要なツールである。 科学と技術の急速な進歩とビッグデータ時代の到来により、科学研究データの量と多様性が急増し、チャートの数と多様性が増加した。 この傾向は、研究者、特にこれらのチャートの適切なタイトルを効率よく正確に生成し、情報や結果をより良く伝達する上で、新たな課題を提示している。 自動生成されたチャートタイトルは、詳細なチャート分類のための正確なデータを提供することで、情報検索システムを強化することができる。 画像キャプションとテキスト要約の研究が成熟するにつれて、科学チャートの自動作成が注目されている。 自然言語処理、機械学習、マルチモーダル技術を活用することで、チャートからキー情報を自動抽出し、研究者のニーズに合う正確で簡潔なタイトルを生成することができる。 本稿では,研究データの明瞭さとアクセシビリティ向上に有効であることを示すため,学術チャートのタイトル生成に対する新しいアプローチを提案する。

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