論文の概要: Natural Language Generation from Visual Sequences: Challenges and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13034v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 16:48:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:41.897363
• Title: Natural Language Generation from Visual Sequences: Challenges and Future Directions
• Title（参考訳）: ビジュアルシーケンスからの自然言語生成:課題と今後の方向性
• Authors: Aditya K Surikuchi, Raquel Fernández, Sandro Pezzelle,
• Abstract要約: 複数の画像やフレームの時間的に順序付けられたシーケンスを扱うタスクは、より広範な、より一般的な問題の一例である、と我々は主張する。 マルチイメージ・テキスト生成の様々な側面と段階からの洞察に基づいて、いくつかのオープンな疑問を強調し、今後の研究方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.058451580903123
• License:
• Abstract: The ability to use natural language to talk about visual content is at the core of human intelligence and a crucial feature of any artificial intelligence system. Various studies have focused on generating text for single images. In contrast, comparatively little attention has been paid to exhaustively analyzing and advancing work on multiple-image vision-to-text settings. In this position paper, we claim that any task dealing with temporally ordered sequences of multiple images or frames is an instance of a broader, more general problem involving the understanding of intricate relationships between the visual content and the corresponding text. We comprehensively analyze five tasks that are instances of this problem and argue that they pose a common set of challenges and share similarities in terms of modeling and evaluation approaches. Based on the insights from these various aspects and stages of multi-image-to-text generation, we highlight several open questions and suggest future research directions. We believe that these directions can advance the understanding of complex phenomena in this domain and the development of better models.
• Abstract（参考訳）: 自然言語を使って視覚的コンテンツについて話す能力は、人間の知性の中核であり、あらゆる人工知能システムの重要な特徴である。 様々な研究が単一画像のテキスト生成に重点を置いている。 対照的に、マルチイメージ・テキスト・セッティングにおける作業の徹底的な分析と進行には、比較的注意が払われていない。 本稿では、複数の画像やフレームの時間順列を扱うタスクは、視覚内容と対応するテキストの複雑な関係を理解することを含む、より広範で一般的な問題の一例であると主張する。 我々は、この問題の事例である5つのタスクを包括的に分析し、それらが共通の課題の集合を生じ、モデリングと評価のアプローチで類似点を共有することを主張する。 マルチイメージ・テキスト生成の様々な側面と段階からの洞察に基づいて、いくつかのオープンな疑問を強調し、今後の研究方向性を提案する。 これらの方向は、この領域における複雑な現象の理解とより良いモデルの開発を促進することができると信じている。

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