論文の概要: ContextIQ: A Multimodal Expert-Based Video Retrieval System for Contextual Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22233v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 17:01:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:33.670951
• Title: ContextIQ: A Multimodal Expert-Based Video Retrieval System for Contextual Advertising
• Title（参考訳）: ContextIQ: コンテキスト広告のためのマルチモーダルエキスパートによるビデオ検索システム
• Authors: Ashutosh Chaubey, Anoubhav Agarwaal, Sartaki Sinha Roy, Aayush Agarwal, Susmita Ghose,
• Abstract要約: コンテキスト広告は、ユーザーが見ているコンテンツに沿った広告を提供する。 共同マルチモーダルトレーニングに基づく現在のテキスト・ビデオ検索モデルでは,大規模なデータセットと計算資源が要求される。 本研究では,コンテキスト広告に特化して設計されたマルチモーダル専門家によるビデオ検索システムであるContextIQを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.330164376631038
• License:
• Abstract: Contextual advertising serves ads that are aligned to the content that the user is viewing. The rapid growth of video content on social platforms and streaming services, along with privacy concerns, has increased the need for contextual advertising. Placing the right ad in the right context creates a seamless and pleasant ad viewing experience, resulting in higher audience engagement and, ultimately, better ad monetization. From a technology standpoint, effective contextual advertising requires a video retrieval system capable of understanding complex video content at a very granular level. Current text-to-video retrieval models based on joint multimodal training demand large datasets and computational resources, limiting their practicality and lacking the key functionalities required for ad ecosystem integration. We introduce ContextIQ, a multimodal expert-based video retrieval system designed specifically for contextual advertising. ContextIQ utilizes modality-specific experts-video, audio, transcript (captions), and metadata such as objects, actions, emotion, etc.-to create semantically rich video representations. We show that our system, without joint training, achieves better or comparable results to state-of-the-art models and commercial solutions on multiple text-to-video retrieval benchmarks. Our ablation studies highlight the benefits of leveraging multiple modalities for enhanced video retrieval accuracy instead of using a vision-language model alone. Furthermore, we show how video retrieval systems such as ContextIQ can be used for contextual advertising in an ad ecosystem while also addressing concerns related to brand safety and filtering inappropriate content.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト広告は、ユーザーが見ているコンテンツに沿った広告を提供する。 ソーシャルプラットフォームやストリーミングサービスにおけるビデオコンテンツの急速な成長とプライバシーの懸念により、コンテキスト広告の必要性が高まっている。 適切なコンテキストで適切な広告を配置すると、シームレスで快適な広告視聴体験が生まれ、より高いオーディエンスエンゲージメントが得られ、最終的には広告収益化が向上する。 技術の観点からは、効果的な文脈広告は、複雑な映像コンテンツを非常に粒度の細かいレベルで理解できるビデオ検索システムを必要とする。 共同マルチモーダルトレーニングに基づく現在のテキスト・ビデオ検索モデルは、大規模なデータセットと計算資源を必要とし、その実用性を制限し、広告エコシステムの統合に必要な重要な機能を欠いている。 本研究では,コンテキスト広告に特化して設計されたマルチモーダル専門家によるビデオ検索システムであるContextIQを紹介する。 ContextIQは、モダリティ固有の専門家(ビデオ、音声、文字起こし(キャプション))と、オブジェクト、アクション、感情などのメタデータを利用して、セマンティックにリッチなビデオ表現を作成する。 共同学習なしでは,複数のテキスト・ビデオ検索ベンチマークにおいて,最先端モデルや商用ソリューションよりも優れた,あるいは同等の結果が得られることを示す。 我々のアブレーション研究は、視覚言語モデルのみを使用するのではなく、複数のモダリティを改良されたビデオ検索精度に活用することの利点を強調した。 さらに,広告エコシステムにおけるコンテキスト広告にはContextIQなどのビデオ検索システムが利用でき,ブランドの安全性や不適切なコンテンツのフィルタリングに関する懸念にも対処できることを示す。

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