論文の概要: Natural Language Generation from Visual Events: Challenges and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13034v2
- Date: Sun, 25 May 2025 13:02:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 14:32:53.389463
- Title: Natural Language Generation from Visual Events: Challenges and Future Directions
- Title（参考訳）: ビジュアルイベントから自然言語を生成する - 課題と今後の方向性
- Authors: Aditya K Surikuchi, Raquel Fernández, Sandro Pezzelle,
- Abstract要約: 画像やフレームのシーケンスを扱うNLGタスクは、時間とともに展開する視覚イベント間の複雑な関係をモデル化するより広範な、より一般的な問題の一例である、と我々は主張する。
我々は5つの一見異なるタスクを考えており、このより広いマルチモーダル問題の魅力的な事例であると考えている。
我々は、言語とビジョンのモデルによる視覚イベントの理解を改善することは、その成長するアプリケーションを考えると、タイムリーかつ必須であると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.058451580903123
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ability to use natural language to talk about visual events is at the core of human intelligence and a crucial feature of any artificial intelligence system. In recent years, a substantial body of work in visually grounded NLP has focused on describing content depicted in single images. By contrast, comparatively less attention has been devoted to exhaustively modeling scenarios in which natural language is employed to interpret and talk about events presented through videos or sequences of images. In this position paper, we argue that any NLG task dealing with sequences of images or frames is an instance of the broader, more general problem of modeling the intricate relationships between visual events unfolding over time and the features of the language used to interpret, describe, or narrate them. Therefore, solving these tasks requires models to be capable of identifying and managing such intricacies. We consider five seemingly different tasks, which we argue are compelling instances of this broader multimodal problem. Consistently, we claim that these tasks pose a common set of challenges and share similarities in terms of modeling and evaluation approaches. Building on this perspective, we identify key open questions and propose several research directions for future investigation. We claim that improving language-and-vision models' understanding of visual events is both timely and essential, given their growing applications. Additionally, this challenge offers significant scientific insight, advancing model development through principles of human cognition and language use.
- Abstract（参考訳）: 自然言語を使って視覚的な出来事を語る能力は、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。
近年、視覚的に接地されたNLPにおけるかなりの作業は、単一の画像に描かれたコンテンツを記述することに集中している。
対照的に、自然言語がビデオや画像のシーケンスを通して提示される出来事を解釈し、話し合うような、徹底的にモデリングするシナリオに、比較的注意が向けられていない。
本稿では,画像やフレームのシーケンスを扱う NLG タスクは,時間とともに展開する視覚事象と,それらの解釈,記述,ナレーションに使用される言語の特徴との間の複雑な関係をモデル化する,より広範で一般的な問題の一例である,と論じる。
したがって、これらのタスクを解くには、そのような複雑さを識別し、管理できるモデルが必要である。
我々は5つの一見異なるタスクを考えており、このより広いマルチモーダル問題の魅力的な事例であると考えている。
同時に、これらのタスクは共通の課題の集合となり、モデリングと評価のアプローチで類似点を共有する。
この観点から、重要なオープンな質問を識別し、今後の調査に向けたいくつかの研究指針を提案する。
我々は、言語とビジョンのモデルによる視覚イベントの理解を改善することは、その成長するアプリケーションを考えると、タイムリーかつ必須であると主張している。
さらに、この課題は、人間の認知と言語使用の原則を通じてモデル開発を進める、重要な科学的洞察を提供する。
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