論文の概要: Towards Text-Image Interleaved Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12799v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 12:00:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:01.717248
• Title: Towards Text-Image Interleaved Retrieval
• Title（参考訳）: テキスト画像インターリーブ検索に向けて
• Authors: Xin Zhang, Ziqi Dai, Yongqi Li, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Pengjun Xie, Meishan Zhang, Jun Yu, Wenjie Li, Min Zhang,
• Abstract要約: テキスト画像検索(TIIR)タスクを導入し、クエリと文書をインターリーブしたテキスト画像シーケンスとする。 我々は、自然にインターリーブされたwikiHowチュートリアルに基づいてTIIRベンチマークを構築し、インターリーブされたクエリを生成するために特定のパイプラインを設計する。 異なる粒度で視覚トークンの数を圧縮する新しいMMEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.96332254241075
• License:
• Abstract: Current multimodal information retrieval studies mainly focus on single-image inputs, which limits real-world applications involving multiple images and text-image interleaved content. In this work, we introduce the text-image interleaved retrieval (TIIR) task, where the query and document are interleaved text-image sequences, and the model is required to understand the semantics from the interleaved context for effective retrieval. We construct a TIIR benchmark based on naturally interleaved wikiHow tutorials, where a specific pipeline is designed to generate interleaved queries. To explore the task, we adapt several off-the-shelf retrievers and build a dense baseline by interleaved multimodal large language model (MLLM). We then propose a novel Matryoshka Multimodal Embedder (MME), which compresses the number of visual tokens at different granularity, to address the challenge of excessive visual tokens in MLLM-based TIIR models. Experiments demonstrate that simple adaption of existing models does not consistently yield effective results. Our MME achieves significant improvements over the baseline by substantially fewer visual tokens. We provide extensive analysis and will release the dataset and code to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 現在のマルチモーダル情報検索研究は、主に、複数の画像とテキストイメージのインターリーブコンテンツを含む現実世界のアプリケーションを制限するシングルイメージ入力に焦点を当てている。 本研究では,テキスト画像検索(TIIR)タスクを導入し,クエリとドキュメントがインターリーブされたテキスト画像シーケンスであり,インターリーブされたコンテキストからのセマンティクスを効果的に検索するためには,モデルが必要である。 我々は、自然にインターリーブされたwikiHowチュートリアルに基づいてTIIRベンチマークを構築し、インターリーブされたクエリを生成するために特定のパイプラインを設計する。 タスクを探索するために,複数の既製のレトリバーを適応させ,インターリーブ型マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いて高密度ベースラインを構築する。 そこで我々は,MLLMベースのTIIRモデルにおける過剰な視覚トークンの課題に対処するため,異なる粒度で視覚トークン数を圧縮する新しいMMEを提案する。 実験により、既存のモデルの単純な適応は、常に効果的な結果をもたらすわけではないことが示される。 我々のMMEは、視覚トークンを著しく少なくすることで、ベースラインを大幅に改善します。 広範な分析を行い、将来の研究を促進するためにデータセットとコードを公開します。

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