論文の概要: UniMEL: A Unified Framework for Multimodal Entity Linking with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16160v2
• Date: Wed, 21 Aug 2024 01:52:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 21:56:12.131568
• Title: UniMEL: A Unified Framework for Multimodal Entity Linking with Large Language Models
• Title（参考訳）: UniMEL: 大規模言語モデルとマルチモーダルエンティティリンクのための統一フレームワーク
• Authors: Liu Qi, He Yongyi, Lian Defu, Zheng Zhi, Xu Tong, Liu Che, Chen Enhong,
• Abstract要約: MEL(Multimodal Entities Linking)は、ウィキペディアのようなマルチモーダル知識ベースの参照エンティティに、多モーダルコンテキスト内で曖昧な言及をリンクすることを目的とした重要なタスクである。 既存の方法はMELタスクを過度に複雑にし、視覚的意味情報を見渡す。 大規模言語モデルを用いたマルチモーダル・エンティティ・リンクタスクを処理するための新しいパラダイムを確立する統一フレームワークUniMELを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42832989850721054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Entity Linking (MEL) is a crucial task that aims at linking ambiguous mentions within multimodal contexts to the referent entities in a multimodal knowledge base, such as Wikipedia. Existing methods focus heavily on using complex mechanisms and extensive model tuning methods to model the multimodal interaction on specific datasets. However, these methods overcomplicate the MEL task and overlook the visual semantic information, which makes them costly and hard to scale. Moreover, these methods can not solve the issues like textual ambiguity, redundancy, and noisy images, which severely degrade their performance. Fortunately, the advent of Large Language Models (LLMs) with robust capabilities in text understanding and reasoning, particularly Multimodal Large Language Models (MLLMs) that can process multimodal inputs, provides new insights into addressing this challenge. However, how to design a universally applicable LLMs-based MEL approach remains a pressing challenge. To this end, we propose UniMEL, a unified framework which establishes a new paradigm to process multimodal entity linking tasks using LLMs. In this framework, we employ LLMs to augment the representation of mentions and entities individually by integrating textual and visual information and refining textual information. Subsequently, we employ the embedding-based method for retrieving and re-ranking candidate entities. Then, with only ~0.26% of the model parameters fine-tuned, LLMs can make the final selection from the candidate entities. Extensive experiments on three public benchmark datasets demonstrate that our solution achieves state-of-the-art performance, and ablation studies verify the effectiveness of all modules. Our code is available at https://github.com/Javkonline/UniMEL.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルエンティティリンク(MEL)は、ウィキペディアのような多モーダル知識ベースの参照エンティティに、多モーダルコンテキスト内で曖昧な言及をリンクすることを目的とした重要なタスクである。 既存の手法は、特定のデータセット上でのマルチモーダル相互作用をモデル化するための複雑なメカニズムと広範囲なモデルチューニング手法を使用することに重点を置いている。 しかし、これらの手法はMELタスクを過度に複雑化し、視覚的意味情報を見落としてしまうため、コストがかかりスケールが難しくなる。 さらに、これらの手法はテキストの曖昧さ、冗長性、ノイズの多い画像などの問題を解決できないため、パフォーマンスが著しく低下する。 幸いなことに、テキスト理解と推論の堅牢な機能を備えた大規模言語モデル(LLM)の出現、特にマルチモーダル入力を処理するマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、この課題に対処するための新たな洞察を提供する。 しかし, LLM をベースとした MEL アプローチを設計する方法は, 依然として重要な課題である。 この目的のために,LLMを用いたマルチモーダルなエンティティリンクタスクを処理するための新しいパラダイムを確立する統一フレームワークUniMELを提案する。 本フレームワークでは,テキスト情報と視覚情報を統合し,テキスト情報を精査することにより,参照やエンティティの表現を個別に増強するLLMを用いている。 次に,組込み型手法を用いて候補エンティティの検索と再ランク付けを行う。 そして、モデルパラメータの0.26%しか微調整されていないため、LLMは候補エンティティから最終的な選択を行うことができる。 3つの公開ベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、我々のソリューションが最先端のパフォーマンスを達成することを示し、アブレーション研究は全てのモジュールの有効性を検証する。 私たちのコードはhttps://github.com/Javkonline/UniMELで利用可能です。

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