Fugu-MT 論文翻訳(概要): ChainReaction! Structured Approach with Causal Chains as Intermediate Representations for Improved and Explainable Causal Video Question Answering

論文の概要: ChainReaction! Structured Approach with Causal Chains as Intermediate Representations for Improved and Explainable Causal Video Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21010v1
Date: Thu, 28 Aug 2025 17:10:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.528045
Title: ChainReaction! Structured Approach with Causal Chains as Intermediate Representations for Improved and Explainable Causal Video Question Answering
Title（参考訳）: 連鎖反応! 中間表現としての因果連鎖の構造的アプローチ
Authors: Paritosh Parmar, Eric Peh, Basura Fernando,
Abstract要約: 応答生成から因果推論を明示的に分離する新しい枠組みを提案する。人間の認知モデルにインスパイアされた構造化因果関係は、低レベルの映像コンテンツを高レベルの因果推論で橋渡しする。また,因果性指向のキャプション評価指標であるCauCoを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.950975794272603
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Existing Causal-Why Video Question Answering (VideoQA) models often struggle with higher-order reasoning, relying on opaque, monolithic pipelines that entangle video understanding, causal inference, and answer generation. These black-box approaches offer limited interpretability and tend to depend on shallow heuristics. We propose a novel, modular framework that explicitly decouples causal reasoning from answer generation, introducing natural language causal chains as interpretable intermediate representations. Inspired by human cognitive models, these structured cause-effect sequences bridge low-level video content with high-level causal reasoning, enabling transparent and logically coherent inference. Our two-stage architecture comprises a Causal Chain Extractor (CCE) that generates causal chains from video-question pairs, and a Causal Chain-Driven Answerer (CCDA) that produces answers grounded in these chains. To address the lack of annotated reasoning traces, we introduce a scalable method for generating high-quality causal chains from existing datasets using large language models. We also propose CauCo, a new evaluation metric for causality-oriented captioning. Experiments on three large-scale benchmarks demonstrate that our approach not only outperforms state-of-the-art models, but also yields substantial gains in explainability, user trust, and generalization -- positioning the CCE as a reusable causal reasoning engine across diverse domains. Project page: https://paritoshparmar.github.io/chainreaction/
Abstract（参考訳）: 既存のCausal-Why Video Question Answering (VideoQA)モデルは、ビデオ理解、因果推論、回答生成を絡める不透明でモノリシックなパイプラインに依存して、高次の推論に苦労することが多い。これらのブラックボックスアプローチは、限定的な解釈可能性を提供し、浅いヒューリスティックに依存する傾向がある。本稿では,応答生成から因果推論を明示的に分離し,解釈可能な中間表現として自然言語因果連鎖を導入する,新しいモジュラー・フレームワークを提案する。人間の認知モデルにインスパイアされたこれらの構造化された因果効果シーケンスは、低レベルのビデオコンテンツを高レベルの因果推論でブリッジし、透明で論理的に一貫性のある推論を可能にする。我々の2段階のアーキテクチャは、ビデオクエストペアから因果連鎖を生成する因果連鎖エクストラクタ(CCE)と、これらの連鎖に根ざした回答を生成する因果連鎖駆動アンスバータ(CCDA)から構成される。注釈付き推論トレースの欠如に対処するため,大規模言語モデルを用いて既存のデータセットから高品質な因果連鎖を生成するスケーラブルな手法を提案する。また,因果性指向のキャプション評価指標であるCauCoを提案する。 3つの大規模なベンチマーク実験により、我々のアプローチは最先端のモデルを上回るだけでなく、説明可能性、ユーザ信頼、一般化においてかなりの利益をもたらし、CCEはさまざまな領域にわたる再利用可能な因果推論エンジンとして位置づけられていることが示されています。プロジェクトページ: https://paritoshparmar.github.io/chainreaction/

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