論文の概要: Open-Ended and Knowledge-Intensive Video Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11747v2
- Date: Tue, 18 Feb 2025 16:24:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:05:19.282753
- Title: Open-Ended and Knowledge-Intensive Video Question Answering
- Title（参考訳）: Open-Ended and Knowledge-Intensive Video Question Answering
- Authors: Md Zarif Ul Alam, Hamed Zamani,
- Abstract要約: 知識集約型ビデオ質問応答 (KI-VideoQA) を多モード検索拡張世代のレンズを用いて検討する。
本稿では,最先端の検索モデルと視覚言語モデルを用いて,様々な検索拡張手法について検討する。
我々は、KnowIT VQAデータセットにおいて、複数の選択質問に対する精度を17.5%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.256081440725353
- License:
- Abstract: Video question answering that requires external knowledge beyond the visual content remains a significant challenge in AI systems. While models can effectively answer questions based on direct visual observations, they often falter when faced with questions requiring broader contextual knowledge. To address this limitation, we investigate knowledge-intensive video question answering (KI-VideoQA) through the lens of multi-modal retrieval-augmented generation, with a particular focus on handling open-ended questions rather than just multiple-choice formats. Our comprehensive analysis examines various retrieval augmentation approaches using cutting-edge retrieval and vision language models, testing both zero-shot and fine-tuned configurations. We investigate several critical dimensions: the interplay between different information sources and modalities, strategies for integrating diverse multi-modal contexts, and the dynamics between query formulation and retrieval result utilization. Our findings reveal that while retrieval augmentation shows promise in improving model performance, its success is heavily dependent on the chosen modality and retrieval methodology. The study also highlights the critical role of query construction and retrieval depth optimization in effective knowledge integration. Through our proposed approach, we achieve a substantial 17.5% improvement in accuracy on multiple choice questions in the KnowIT VQA dataset, establishing new state-of-the-art performance levels.
- Abstract（参考訳）: ビジュアルコンテンツ以外の外部知識を必要とするビデオ質問応答は、AIシステムにおいて重要な課題である。
モデルは直接的な視覚的観察に基づく質問に効果的に答えることができるが、より広い文脈的知識を必要とする質問に直面した場合、しばしば混乱する。
この制限に対処するため,知識集約型ビデオ質問応答 (KI-VideoQA) をマルチモーダル検索拡張世代のレンズを用いて検討し,特に複数選択形式ではなく,オープンな質問に対処することに焦点を当てた。
包括的分析では,最先端の検索モデルと視覚言語モデルを用いて,ゼロショットと微調整の両構成を比較検討した。
異なる情報ソースとモダリティ間の相互作用、多様なマルチモーダルコンテキストの統合戦略、クエリの定式化と検索結果の活用のダイナミックスなど、いくつかの重要な側面について検討する。
以上の結果から,検索の強化はモデル性能の向上を約束するものの,その成功は選択したモダリティと検索手法に大きく依存していることが判明した。
また,効率的な知識統合におけるクエリ構築と検索深度最適化の重要性を強調した。
提案手法により、KnowIT VQAデータセットにおける複数の選択質問に対する精度が17.5%向上し、新たな最先端のパフォーマンスレベルが確立された。
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