論文の概要: Dynamic Cross-Modal Alignment for Robust Semantic Location Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09870v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 05:29:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:02:57.636979
• Title: Dynamic Cross-Modal Alignment for Robust Semantic Location Prediction
• Title（参考訳）: ロバストな意味的位置予測のための動的クロスモーダルアライメント
• Authors: Liu Jing, Amirul Rahman,
• Abstract要約: 本稿では,この課題に固有の文脈的あいまいさとモダリティの相違に対処するための識別フレームワークであるtextitContextualized Vision-Language Alignment (CoVLA)を紹介する。 ベンチマークデータセットの実験では、CoVLAは最先端の手法を著しく上回り、精度は2.3%、スコアは2.5%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Semantic location prediction from multimodal social media posts is a critical task with applications in personalized services and human mobility analysis. This paper introduces \textit{Contextualized Vision-Language Alignment (CoVLA)}, a discriminative framework designed to address the challenges of contextual ambiguity and modality discrepancy inherent in this task. CoVLA leverages a Contextual Alignment Module (CAM) to enhance cross-modal feature alignment and a Cross-modal Fusion Module (CMF) to dynamically integrate textual and visual information. Extensive experiments on a benchmark dataset demonstrate that CoVLA significantly outperforms state-of-the-art methods, achieving improvements of 2.3\% in accuracy and 2.5\% in F1-score. Ablation studies validate the contributions of CAM and CMF, while human evaluations highlight the contextual relevance of the predictions. Additionally, robustness analysis shows that CoVLA maintains high performance under noisy conditions, making it a reliable solution for real-world applications. These results underscore the potential of CoVLA in advancing semantic location prediction research.
• Abstract（参考訳）: 多モーダルなソーシャルメディア投稿からのセマンティックな位置予測は、パーソナライズされたサービスや人間のモビリティ分析における重要な課題である。 本稿では,この課題に固有の文脈的あいまいさとモダリティの相違に対処するために設計された差別的枠組みである,‘textit{Contextualized Vision-Language Alignment(CoVLA)’を紹介する。 CoVLAはコンテキストアライメントモジュール(CAM)を活用し、クロスモーダルな特徴アライメントを強化し、クロスモーダルなフュージョンモジュール(CMF)を使用してテキストや視覚情報を動的に統合する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により、CoVLAは最先端の手法を著しく上回り、精度は2.3\%、F1スコアは2.5\%向上した。 アブレーション研究はCAMとCMFの貢献を検証し、人間による評価は予測の文脈的関連性を強調している。 さらに、ロバストネス分析により、CoVLAはノイズの多い条件下で高性能を維持しており、現実世界のアプリケーションにとって信頼性の高いソリューションであることが示された。 これらの結果は,意味的位置予測研究の進展におけるCoVLAの可能性を示している。

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