Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Large Models for Evaluating Novel Content: A Case Study on Advertisement Creativity

論文の概要: Leveraging Large Models for Evaluating Novel Content: A Case Study on Advertisement Creativity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00046v1
Date: Wed, 26 Feb 2025 04:28:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-05 19:24:27.917763
Title: Leveraging Large Models for Evaluating Novel Content: A Case Study on Advertisement Creativity
Title（参考訳）: 新規コンテンツ評価のための大規模モデルの活用--創造性に関する事例研究
Authors: Zhaoyi Joey Hou, Adriana Kovashka, Xiang Lorraine Li,
Abstract要約: ビジュアル広告の創造性を非定型性と独創性に分解しようと試みる。微粒な人間のアノテーションを用いて、このような主観的な問題に特化してタスクのスーツを提案する。また,提案したベンチマークを用いて,最先端(SoTA)ビジョン言語モデル(VLM)と人間との整合性を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.90276644134837
License:
Abstract: Evaluating creativity is challenging, even for humans, not only because of its subjectivity but also because it involves complex cognitive processes. Inspired by work in marketing, we attempt to break down visual advertisement creativity into atypicality and originality. With fine-grained human annotations on these dimensions, we propose a suit of tasks specifically for such a subjective problem. We also evaluate the alignment between state-of-the-art (SoTA) vision language models (VLM) and humans on our proposed benchmark, demonstrating both the promises and challenges of using VLMs for automatic creativity assessment.
Abstract（参考訳）: 創造性を評価することは、人間にとっても、その主観性だけでなく、複雑な認知プロセスも伴うため、難しい。マーケティングの仕事にインスパイアされた私たちは、ビジュアル広告の創造性を非定型性と独創性に分解しようとします。これらの次元の細かい人間のアノテーションを用いて、このような主観的な問題に特化してタスクのスーツを提案する。また、提案したベンチマークにおいて、最先端(SoTA)ビジョン言語モデル(VLM)と人間との整合性を評価し、自動創造性評価にVLMを使用することの約束と課題を実証した。

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