Fugu-MT 論文翻訳(概要): MuRAR: A Simple and Effective Multimodal Retrieval and Answer Refinement Framework for Multimodal Question Answering

論文の概要: MuRAR: A Simple and Effective Multimodal Retrieval and Answer Refinement Framework for Multimodal Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08521v1
Date: Fri, 16 Aug 2024 04:32:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 16:39:36.925035
Title: MuRAR: A Simple and Effective Multimodal Retrieval and Answer Refinement Framework for Multimodal Question Answering
Title（参考訳）: MuRAR: マルチモーダル質問応答のための簡易かつ効果的なマルチモーダル検索および回答検索フレームワーク
Authors: Zhengyuan Zhu, Daniel Lee, Hong Zhang, Sai Sree Harsha, Loic Feujio, Akash Maharaj, Yunyao Li,
Abstract要約: MuRAR(Multimodal Retrieval and Answer Refinement)というフレームワークを紹介する。 MuRARは、関連するマルチモーダルデータを検索し、応答を洗練してコヒーレントなマルチモーダル回答を生成することで、テキストベースの回答を強化する。人間の評価結果から, MuRAR が生成するマルチモーダル回答は, 平易なテキスト回答よりも有用で, 可読性が高いことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.667894505264789
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advancements in retrieval-augmented generation (RAG) have demonstrated impressive performance in the question-answering (QA) task. However, most previous works predominantly focus on text-based answers. While some studies address multimodal data, they still fall short in generating comprehensive multimodal answers, particularly for explaining concepts or providing step-by-step tutorials on how to accomplish specific goals. This capability is especially valuable for applications such as enterprise chatbots and settings such as customer service and educational systems, where the answers are sourced from multimodal data. In this paper, we introduce a simple and effective framework named MuRAR (Multimodal Retrieval and Answer Refinement). MuRAR enhances text-based answers by retrieving relevant multimodal data and refining the responses to create coherent multimodal answers. This framework can be easily extended to support multimodal answers in enterprise chatbots with minimal modifications. Human evaluation results indicate that multimodal answers generated by MuRAR are more useful and readable compared to plain text answers.
Abstract（参考訳）: 検索強化世代(RAG)の最近の進歩は,質問応答(QA)タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。しかし、それまでのほとんどの作品は、主にテキストベースの回答に焦点を当てていた。マルチモーダルデータを扱う研究もあるが、概念の説明や特定の目的を達成するためのステップバイステップのチュートリアルの提供など、包括的なマルチモーダル回答の生成には依然として不足している。この機能は、エンタープライズチャットボットのようなアプリケーションや、顧客サービスや教育システムのような設定で、回答はマルチモーダルデータから得られる。本稿では,MuRAR(Multimodal Retrieval and Answer Refinement)という,シンプルで効果的なフレームワークを紹介する。 MuRARは、関連するマルチモーダルデータを検索し、応答を洗練してコヒーレントなマルチモーダル回答を生成することで、テキストベースの回答を強化する。このフレームワークは、最小限の変更で、エンタープライズチャットボットのマルチモーダル回答をサポートするように簡単に拡張できる。人間の評価結果から, MuRAR が生成するマルチモーダル回答は, 平易なテキスト回答よりも有用で, 可読性が高いことが示唆された。

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