論文の概要: Coreference as an indicator of context scope in multimodal narrative

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05298v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 10:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 19:13:14.956065
• Title: Coreference as an indicator of context scope in multimodal narrative
• Title（参考訳）: マルチモーダル物語における文脈スコープの指標としての基準
• Authors: Nikolai Ilinykh, Shalom Lappin, Asad Sayeed, Sharid Loáiciga,
• Abstract要約: 本研究は,多モーダル言語モデルが中心的表現の分布において人間と大きく異なることを示す。 本稿では,人文と機械文の両文中核パターンの特徴を定量化する指標について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9248546555042356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We demonstrate that large multimodal language models differ substantially from humans in the distribution of coreferential expressions in a visual storytelling task. We introduce a number of metrics to quantify the characteristics of coreferential patterns in both human- and machine-written texts. Humans distribute coreferential expressions in a way that maintains consistency across texts and images, interleaving references to different entities in a highly varied way. Machines are less able to track mixed references, despite achieving perceived improvements in generation quality.
• Abstract（参考訳）: 視覚的なストーリーテリング作業において,主観的表現の分布において,大きなマルチモーダル言語モデルが人間と大きく異なることを示す。 本稿では,人文と機械文の両文中核パターンの特徴を定量化する指標をいくつか紹介する。 人間は、テキストや画像間の一貫性を維持し、異なるエンティティへの参照を非常に多様な方法でインターリーブする方法で、中核表現を配布する。 マシンは、世代品質の改善が認められたにもかかわらず、混合参照を追跡することができない。

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