論文の概要: MOSABench: Multi-Object Sentiment Analysis Benchmark for Evaluating Multimodal Large Language Models Understanding of Complex Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00060v1
- Date: Mon, 25 Nov 2024 09:00:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-08 08:17:59.804460
- Title: MOSABench: Multi-Object Sentiment Analysis Benchmark for Evaluating Multimodal Large Language Models Understanding of Complex Image
- Title（参考訳）: MOSABench:複合画像理解のための多目的大言語モデル評価のための多目的感性分析ベンチマーク
- Authors: Shezheng Song, Chengxiang He, Shasha Li, Shan Zhao, Chengyu Wang, Tianwei Yan, Xiaopeng Li, Qian Wan, Jun Ma, Jie Yu, Xiaoguang Mao,
- Abstract要約: マルチオブジェクト感情分析に特化して設計された新しい評価データセットMOSABenchを紹介する。
MOSABenchの主なイノベーションは、距離ベースのターゲットアノテーション、出力を標準化するための評価のための後処理、改良されたスコアリング機構である。
本研究は、複雑な多目的感情分析タスクにおける精度を高めるためのMLLMの必要性を浮き彫りにするものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.040813949620958
- License:
- Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have shown remarkable progress in high-level semantic tasks such as visual question answering, image captioning, and emotion recognition. However, despite advancements, there remains a lack of standardized benchmarks for evaluating MLLMs performance in multi-object sentiment analysis, a key task in semantic understanding. To address this gap, we introduce MOSABench, a novel evaluation dataset designed specifically for multi-object sentiment analysis. MOSABench includes approximately 1,000 images with multiple objects, requiring MLLMs to independently assess the sentiment of each object, thereby reflecting real-world complexities. Key innovations in MOSABench include distance-based target annotation, post-processing for evaluation to standardize outputs, and an improved scoring mechanism. Our experiments reveal notable limitations in current MLLMs: while some models, like mPLUG-owl and Qwen-VL2, demonstrate effective attention to sentiment-relevant features, others exhibit scattered focus and performance declines, especially as the spatial distance between objects increases. This research underscores the need for MLLMs to enhance accuracy in complex, multi-object sentiment analysis tasks and establishes MOSABench as a foundational tool for advancing sentiment analysis capabilities in MLLMs.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、視覚的質問応答、画像キャプション、感情認識などの高度な意味タスクにおいて顕著な進歩を見せている。
しかし,多目的感情分析において,MLLMの性能評価のための標準ベンチマークが欠落しており,意味理解の重要な課題となっている。
このギャップに対処するために,多目的感情分析に特化して設計された新しい評価データセットMOSABenchを紹介する。
MOSABenchには、複数のオブジェクトを持つ約1000の画像が含まれており、MLLMは各オブジェクトの感情を独立して評価し、現実世界の複雑さを反映する必要がある。
MOSABenchの主なイノベーションは、距離ベースのターゲットアノテーション、出力を標準化するための評価のための後処理、改良されたスコアリング機構である。
mPLUG-owl や Qwen-VL2 のようなモデルでは感情関連の特徴に効果的な注意を払っているものもあるが、他のモデルでは特に物体間の空間距離が増加するにつれて、焦点や性能の低下が分散している。
本研究は、複雑な多目的感情分析タスクにおける精度を高めるためのMLLMの必要性を強調し、MLLMにおける感情分析能力を向上するための基礎的なツールとしてMOSABenchを確立する。
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