論文の概要: Multimedia-Aware Question Answering: A Review of Retrieval and Cross-Modal Reasoning Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20193v1
- Date: Thu, 23 Oct 2025 04:25:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:17.325626
- Title: Multimedia-Aware Question Answering: A Review of Retrieval and Cross-Modal Reasoning Architectures
- Title（参考訳）: マルチメディア対応質問回答:検索アーキテクチャとクロスモーダル推論アーキテクチャのレビュー
- Authors: Rahul Raja, Arpita Vats,
- Abstract要約: マルチメディアコンテンツの急速な成長により、検索強化QAの新たな課題と機会がもたらされた。
マルチメディア検索パイプラインを統合するQAシステムの最近の進歩を概観する。
クロスモーダルアライメント、レイテンシ-精度トレードオフ、セマンティックグラウンドなど、重要な課題を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5507492850515323
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Question Answering (QA) systems have traditionally relied on structured text data, but the rapid growth of multimedia content (images, audio, video, and structured metadata) has introduced new challenges and opportunities for retrieval-augmented QA. In this survey, we review recent advancements in QA systems that integrate multimedia retrieval pipelines, focusing on architectures that align vision, language, and audio modalities with user queries. We categorize approaches based on retrieval methods, fusion techniques, and answer generation strategies, and analyze benchmark datasets, evaluation protocols, and performance tradeoffs. Furthermore, we highlight key challenges such as cross-modal alignment, latency-accuracy tradeoffs, and semantic grounding, and outline open problems and future research directions for building more robust and context-aware QA systems leveraging multimedia data.
- Abstract（参考訳）: 質問応答(QA)システムは伝統的に構造化されたテキストデータに依存してきたが、マルチメディアコンテンツ(画像、音声、ビデオ、構造化メタデータ)の急速な成長により、検索強化されたQAに新たな課題と機会がもたらされた。
本稿では、マルチメディア検索パイプラインを統合したQAシステムの最近の進歩を概観し、視覚、言語、音声のモダリティをユーザクエリと整合させるアーキテクチャに焦点を当てた。
我々は,検索手法,融合手法,解答生成戦略に基づいてアプローチを分類し,ベンチマークデータセット,評価プロトコル,パフォーマンストレードオフを分析した。
さらに,クロスモーダルアライメント,レイテンシ-精度トレードオフ,セマンティックグラウンド化といった重要な課題を強調し,マルチメディアデータを活用したより堅牢でコンテキスト対応のQAシステムを構築するためのオープンな問題と今後の研究方向性を概説する。
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