論文の概要: Cross-Modal State-Space Graph Reasoning for Structured Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20988v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 21:06:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:54.491138
• Title: Cross-Modal State-Space Graph Reasoning for Structured Summarization
• Title（参考訳）: 構造化要約のためのクロスモーダルな状態空間グラフ推論
• Authors: Hannah Kim, Sofia Martinez, Jason Lee,
• Abstract要約: クロスモーダル要約は、ビデオ分析から医療報告まで、多くのアプリケーションにとって重要である。 グラフベースのメッセージパッシングを備えた状態空間モデルを組み込んだtextitCross-Modal State-Space Graph Reasoning (textbfCSS-GR) フレームワークを提案する。 提案手法は,標準的なマルチモーダル要約ベンチマークにおいて,計算効率を維持しながら,要約品質と解釈性を大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7766350477173578
• License:
• Abstract: The ability to extract compact, meaningful summaries from large-scale and multimodal data is critical for numerous applications, ranging from video analytics to medical reports. Prior methods in cross-modal summarization have often suffered from high computational overheads and limited interpretability. In this paper, we propose a \textit{Cross-Modal State-Space Graph Reasoning} (\textbf{CSS-GR}) framework that incorporates a state-space model with graph-based message passing, inspired by prior work on efficient state-space models. Unlike existing approaches relying on purely sequential models, our method constructs a graph that captures inter- and intra-modal relationships, allowing more holistic reasoning over both textual and visual streams. We demonstrate that our approach significantly improves summarization quality and interpretability while maintaining computational efficiency, as validated on standard multimodal summarization benchmarks. We also provide a thorough ablation study to highlight the contributions of each component.
• Abstract（参考訳）: 大規模およびマルチモーダルデータからコンパクトで有意義な要約を抽出する能力は、ビデオ分析から医療報告まで、数多くのアプリケーションにとって重要である。 クロスモーダル要約の以前の手法は、しばしば高い計算オーバーヘッドと限定的な解釈可能性に悩まされてきた。 本稿では,グラフベースのメッセージパッシングを備えた状態空間モデルを組み込んだ 'textit{Cross-Modal State-Space Graph Reasoning} (\textbf{CSS-GR}) フレームワークを提案する。 従来の手法とは違い,本手法はモーダル間関係とモーダル間関係を捉えるグラフを構築し,テキストストリームとビジュアルストリームの両方に対してより包括的推論を可能にする。 従来のマルチモーダル要約ベンチマークでは,計算効率を保ちながら,要約品質と解釈性を大幅に向上することが実証された。 また、各コンポーネントのコントリビューションを明確にするために、徹底的なアブレーション研究も行います。

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