論文の概要: Augmented Vision-Language Models: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22933v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 16:27:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.307905
• Title: Augmented Vision-Language Models: A Systematic Review
• Title（参考訳）: Augmented Vision-Language Models: システムレビュー
• Authors: Anthony C Davis, Burhan Sadiq, Tianmin Shu, Chien-Ming Huang,
• Abstract要約: 視覚言語機械学習モデルの最近の進歩は、自然言語の使用と視覚シーンの理解に異常な能力を示している。 1つの有望な解決策は、ニューラルネットワークと外部のシンボル情報システムを統合することである。 この体系的な文献レビューは、外部の記号情報システムと対話することで視覚的言語理解を改善する手法を分類することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.23232941159244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in visual-language machine learning models have demonstrated exceptional ability to use natural language and understand visual scenes by training on large, unstructured datasets. However, this training paradigm cannot produce interpretable explanations for its outputs, requires retraining to integrate new information, is highly resource-intensive, and struggles with certain forms of logical reasoning. One promising solution involves integrating neural networks with external symbolic information systems, forming neural symbolic systems that can enhance reasoning and memory abilities. These neural symbolic systems provide more interpretable explanations to their outputs and the capacity to assimilate new information without extensive retraining. Utilizing powerful pre-trained Vision-Language Models (VLMs) as the core neural component, augmented by external systems, offers a pragmatic approach to realizing the benefits of neural-symbolic integration. This systematic literature review aims to categorize techniques through which visual-language understanding can be improved by interacting with external symbolic information systems.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語機械学習モデルの最近の進歩は、大規模で構造化されていないデータセットをトレーニングすることによって、自然言語を使用し、視覚的なシーンを理解するという、例外的な能力を示している。 しかし、この訓練パラダイムは、その出力に対する解釈可能な説明を生成することができず、新しい情報を統合するために再訓練を必要とし、非常に資源集約的で、ある種の論理的推論に苦しむ。 1つの有望な解決策は、ニューラルネットワークを外部のシンボル情報システムに統合することであり、推論とメモリ能力を高めるニューラルネットワークのシンボルシステムを形成することである。 これらのニューラルシンボリックシステムは、その出力についてより解釈可能な説明を提供し、広範囲なリトレーニングなしに新しい情報を同化する能力を提供する。 強力なトレーニング済みのビジョンランゲージモデル(VLM)を、外部システムによって強化されたコアニューラルコンポーネントとして活用することで、ニューラルシンボリック統合のメリットを実現するための実践的なアプローチを提供する。 この体系的な文献レビューは、外部の記号情報システムと対話することで視覚的言語理解を改善する手法を分類することを目的としている。

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