論文の概要: From No to Know: Taxonomy, Challenges, and Opportunities for Negation Understanding in Multimodal Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09645v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 16:55:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:58.662993
• Title: From No to Know: Taxonomy, Challenges, and Opportunities for Negation Understanding in Multimodal Foundation Models
• Title（参考訳）: No to Know: Taxonomy, Challenges, and Opportunities for Negation Understanding in Multimodal Foundation Models
• Authors: Mayank Vatsa, Aparna Bharati, Surbhi Mittal, Richa Singh,
• Abstract要約: 否定は、欠如、否定、矛盾を含む言語構造であり、多言語多モーダル基盤モデルにとって重要な課題である。 本稿では, 否定構造を包括的に分類し, 構造的, 意味的, 文化的要因がマルチモーダル基盤モデルにどのように影響するかを考察する。 我々は、特別なベンチマーク、言語固有のトークン化、きめ細かい注意機構、高度なマルチモーダルアーキテクチャを提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.68342037881584
• License:
• Abstract: Negation, a linguistic construct conveying absence, denial, or contradiction, poses significant challenges for multilingual multimodal foundation models. These models excel in tasks like machine translation, text-guided generation, image captioning, audio interactions, and video processing but often struggle to accurately interpret negation across diverse languages and cultural contexts. In this perspective paper, we propose a comprehensive taxonomy of negation constructs, illustrating how structural, semantic, and cultural factors influence multimodal foundation models. We present open research questions and highlight key challenges, emphasizing the importance of addressing these issues to achieve robust negation handling. Finally, we advocate for specialized benchmarks, language-specific tokenization, fine-grained attention mechanisms, and advanced multimodal architectures. These strategies can foster more adaptable and semantically precise multimodal foundation models, better equipped to navigate and accurately interpret the complexities of negation in multilingual, multimodal environments.
• Abstract（参考訳）: 否定は、欠如、否定、矛盾を含む言語構造であり、多言語多モーダル基盤モデルにとって重要な課題である。 これらのモデルは、機械翻訳、テキスト誘導生成、画像キャプション、オーディオインタラクション、ビデオ処理といったタスクに優れていますが、多種多様な言語や文化的な文脈における否定の正確な解釈に苦慮しています。 本稿では, 否定構造を包括的に分類し, 構造的, 意味的, 文化的要因がマルチモーダル基盤モデルにどのように影響するかを考察する。 我々は,オープンな研究課題を提示し,これらの課題に対処することの重要性を強調し,堅牢な否定処理を実現する。 最後に、特殊なベンチマーク、言語固有のトークン化、きめ細かい注意機構、高度なマルチモーダルアーキテクチャを提案する。 これらの戦略は、より適応的でセマンティックなマルチモーダル基盤モデルを促進し、多言語・マルチモーダル環境における否定の複雑さをナビゲートし、正確に解釈する能力が向上する。

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