論文の概要: MultiVENT 2.0: A Massive Multilingual Benchmark for Event-Centric Video Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11619v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 13:56:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:04:00.156511
• Title: MultiVENT 2.0: A Massive Multilingual Benchmark for Event-Centric Video Retrieval
• Title（参考訳）: MultiVENT 2.0: イベント中心のビデオ検索のための大規模マルチ言語ベンチマーク
• Authors: Reno Kriz, Kate Sanders, David Etter, Kenton Murray, Cameron Carpenter, Kelly Van Ochten, Hannah Recknor, Jimena Guallar-Blasco, Alexander Martin, Ronald Colaianni, Nolan King, Eugene Yang, Benjamin Van Durme,
• Abstract要約: $textbfMultiVENT 2.0$は、大規模かつ多言語なイベント中心のビデオ検索ベンチマークである。 218,000以上のニュースビデオと、特定の世界イベントを対象とした3,906のクエリが提供されている。 予備的な結果は、最先端のビジョン言語モデルは、この課題にかなり苦労していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.891157692501345
• License:
• Abstract: Efficiently retrieving and synthesizing information from large-scale multimodal collections has become a critical challenge. However, existing video retrieval datasets suffer from scope limitations, primarily focusing on matching descriptive but vague queries with small collections of professionally edited, English-centric videos. To address this gap, we introduce $\textbf{MultiVENT 2.0}$, a large-scale, multilingual event-centric video retrieval benchmark featuring a collection of more than 218,000 news videos and 3,906 queries targeting specific world events. These queries specifically target information found in the visual content, audio, embedded text, and text metadata of the videos, requiring systems leverage all these sources to succeed at the task. Preliminary results show that state-of-the-art vision-language models struggle significantly with this task, and while alternative approaches show promise, they are still insufficient to adequately address this problem. These findings underscore the need for more robust multimodal retrieval systems, as effective video retrieval is a crucial step towards multimodal content understanding and generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルコレクションから情報を効率よく検索・合成することが重要な課題となっている。 しかし、既存のビデオ検索データセットはスコープ制限に悩まされており、主にプロが編集した英語中心のビデオの小さなコレクションと記述的だがあいまいなクエリのマッチングに焦点を当てている。 このギャップに対処するために,我々は,218,000件以上のニュースビデオと,特定の世界イベントを対象とした3,906件のクエリを対象とする大規模かつ多言語なイベント中心のビデオ検索ベンチマークである$\textbf{MultiVENT 2.0}$を紹介した。 これらのクエリは、ビデオの視覚コンテンツ、オーディオ、埋め込みテキスト、およびテキストメタデータにある情報をターゲットにしており、システムはこれらのソースを全て利用してタスクを成功させる必要がある。 予備的な結果は、最先端のビジョン言語モデルは、この課題にかなり苦労していることを示し、代替のアプローチは、将来性を示す一方で、この問題に適切に対処するには不十分であることを示している。 これらの知見は、より堅牢なマルチモーダル検索システムの必要性を浮き彫りにしており、効果的なビデオ検索は、マルチモーダルコンテンツ理解および生成タスクへの重要なステップである。

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