論文の概要: Everything Can Be Described in Words: A Simple Unified Multi-Modal Framework with Semantic and Temporal Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09081v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 05:28:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.621968
• Title: Everything Can Be Described in Words: A Simple Unified Multi-Modal Framework with Semantic and Temporal Alignment
• Title（参考訳）: すべては言葉で説明できる: 意味的・時間的アライメントを備えたシンプルな統合マルチモーダルフレームワーク
• Authors: Xiaowei Bi, Zheyuan Xu,
• Abstract要約: 時間的推論と大規模マルチモーダルデータ処理の必要性から,Long Video Question Answering (LVQA) は困難である。 非常に長い動画を効率的に処理する検索拡張生成フレームワークであるUMaTを紹介する。 UMaTは、マルチモーダル統合、長文ビデオ理解、スパース情報検索において、既存の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long Video Question Answering (LVQA) is challenging due to the need for temporal reasoning and large-scale multimodal data processing. Existing methods struggle with retrieving cross-modal information from long videos, especially when relevant details are sparsely distributed. We introduce UMaT (Unified Multi-modal as Text), a retrieval-augmented generation (RAG) framework that efficiently processes extremely long videos while maintaining cross-modal coherence. UMaT converts visual and auditory data into a unified textual representation, ensuring semantic and temporal alignment. Short video clips are analyzed using a vision-language model, while automatic speech recognition (ASR) transcribes dialogue. These text-based representations are structured into temporally aligned segments, with adaptive filtering to remove redundancy and retain salient details. The processed data is embedded into a vector database, enabling precise retrieval of dispersed yet relevant content. Experiments on a benchmark LVQA dataset show that UMaT outperforms existing methods in multimodal integration, long-form video understanding, and sparse information retrieval. Its scalability and interpretability allow it to process videos over an hour long while maintaining semantic and temporal coherence. These findings underscore the importance of structured retrieval and multimodal synchronization for advancing LVQA and long-form AI systems.
• Abstract（参考訳）: 時間的推論と大規模マルチモーダルデータ処理の必要性から,Long Video Question Answering (LVQA) は困難である。 既存の手法では、特に細かな詳細が分散している場合には、長いビデオからクロスモーダル情報を取得するのに苦労する。 UMaT (Unified Multi-modal as Text) は,多モードコヒーレンスを維持しつつ,非常に長い動画を効率的に処理する検索拡張世代 (RAG) フレームワークである。 UMaTは視覚的および聴覚的データを統一されたテキスト表現に変換し、意味的および時間的アライメントを保証する。 短いビデオクリップは視覚言語モデルを用いて分析され、自動音声認識(ASR)は対話を転写する。 これらのテキストベースの表現は、時間的に整列したセグメントに構造化され、適応的なフィルタリングにより冗長性を取り除き、顕著な詳細を保持する。 処理されたデータはベクトルデータベースに埋め込まれ、分散されているが関連するコンテンツの正確な検索を可能にする。 ベンチマークLVQAデータセットの実験では、UMaTはマルチモーダル統合、長めのビデオ理解、スパース情報検索において既存の手法よりも優れていた。 そのスケーラビリティと解釈性により、セマンティックと時間的一貫性を維持しながら、1時間以上ビデオを処理することができる。 これらの知見は、LVQAおよび長期AIシステムの進歩における構造化検索とマルチモーダル同期の重要性を浮き彫りにした。

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