論文の概要: CV-Probes: Studying the interplay of lexical and world knowledge in visually grounded verb understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01389v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 17:39:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-06 04:14:12.726166
• Title: CV-Probes: Studying the interplay of lexical and world knowledge in visually grounded verb understanding
• Title（参考訳）: CV-Probes:視覚的言語理解における語彙と世界知識の相互作用に関する研究
• Authors: Ivana Beňová, Michal Gregor, Albert Gatt,
• Abstract要約: 本研究では,様々な視覚言語モデル(VL)による文脈依存動詞句の理解能力について検討した。 CV-Probesデータセットには,文脈依存動詞を用いた画像キャプチャペアが組み込まれている。 モデル予測に対する動詞トークンの寄与を評価するためにMM-SHAP評価を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.524887615873207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates the ability of various vision-language (VL) models to ground context-dependent and non-context-dependent verb phrases. To do that, we introduce the CV-Probes dataset, designed explicitly for studying context understanding, containing image-caption pairs with context-dependent verbs (e.g., "beg") and non-context-dependent verbs (e.g., "sit"). We employ the MM-SHAP evaluation to assess the contribution of verb tokens towards model predictions. Our results indicate that VL models struggle to ground context-dependent verb phrases effectively. These findings highlight the challenges in training VL models to integrate context accurately, suggesting a need for improved methodologies in VL model training and evaluation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,様々な視覚言語(VL)モデルが文脈依存・非文脈依存の動詞句を接地する能力について検討した。 CV-Probesデータセットは,文脈依存動詞(例,「beg」)と非文脈依存動詞(例,「sit」)を含む,文脈理解を明示的に研究するためのデータセットである。 モデル予測に対する動詞トークンの寄与を評価するためにMM-SHAP評価を用いる。 以上の結果から,VLモデルは文脈依存動詞句を効果的に理解するのに苦慮していることが明らかとなった。 これらの知見は,VLモデルのコンテキストを正確に統合する上での課題を浮き彫りにして,VLモデルのトレーニングと評価における方法論の改善の必要性を示唆している。

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