論文の概要: Retrieval-Augmented Natural Language Reasoning for Explainable Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17006v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 04:39:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 16:29:13.313159
• Title: Retrieval-Augmented Natural Language Reasoning for Explainable Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 説明可能な視覚質問応答のための検索型自然言語推論
• Authors: Su Hyeon Lim, Minkuk Kim, Hyeon Bae Kim, Seong Tae Kim,
• Abstract要約: ReReは、事前訓練されたクリップビジョンエンコーダと事前訓練されたGPT-2言語モデルをデコーダとして使用するエンコーダ/デコーダアーキテクチャモデルである。 ReReは、VQA精度と説明スコアにおいて従来の手法よりも優れており、より説得力があり信頼性の高いNLEの改善を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.98667511228225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Visual Question Answering with Natural Language Explanation (VQA-NLE) task is challenging due to its high demand for reasoning-based inference. Recent VQA-NLE studies focus on enhancing model networks to amplify the model's reasoning capability but this approach is resource-consuming and unstable. In this work, we introduce a new VQA-NLE model, ReRe (Retrieval-augmented natural language Reasoning), using leverage retrieval information from the memory to aid in generating accurate answers and persuasive explanations without relying on complex networks and extra datasets. ReRe is an encoder-decoder architecture model using a pre-trained clip vision encoder and a pre-trained GPT-2 language model as a decoder. Cross-attention layers are added in the GPT-2 for processing retrieval features. ReRe outperforms previous methods in VQA accuracy and explanation score and shows improvement in NLE with more persuasive, reliability.
• Abstract（参考訳）: VQA-NLE(Visual Question Answering with Natural Language Explanation)タスクは、推論に基づく推論の要求が高いため、難しい。 近年のVQA-NLE研究は、モデルの推論能力を増幅するモデルネットワークの強化に重点を置いているが、このアプローチはリソース消費と不安定である。 本稿では,メモリからの検索情報を利用して,複雑なネットワークや余分なデータセットに頼ることなく,正確な回答と説得力のある説明を生成する新しいVQA-NLEモデルReRe(Retrieval-augmented Natural Language Reasoning)を提案する。 ReReは、事前訓練されたクリップビジョンエンコーダと事前訓練されたGPT-2言語モデルをデコーダとして使用するエンコーダ/デコーダアーキテクチャモデルである。 GPT-2には、検索機能を処理するためのクロスアテンション層が追加されている。 ReReは、VQA精度と説明スコアにおいて従来の手法よりも優れており、より説得力があり信頼性の高いNLEの改善を示している。

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