論文の概要: Reconstruction-Driven Multimodal Representation Learning for Automated Media Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17596v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 19:13:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.273736
• Title: Reconstruction-Driven Multimodal Representation Learning for Automated Media Understanding
• Title（参考訳）: 自動メディア理解のための再構成駆動型マルチモーダル表現学習
• Authors: Yassir Benhammou, Suman Kalyan, Sujay Kumar,
• Abstract要約: 本稿では,テキスト,音声,視覚データ間の統一表現を学習するマルチモーダルオートエンコーダを提案する。 線形ベースラインに比べてクラスタリングとアライメントの指標が大幅に改善された。 その結果、現代放送の自動化、検索可能性、コンテンツ管理効率を高めるために、再構成駆動型マルチモーダル学習の可能性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1411701037241356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Broadcast and media organizations increasingly rely on artificial intelligence to automate the labor-intensive processes of content indexing, tagging, and metadata generation. However, existing AI systems typically operate on a single modality-such as video, audio, or text-limiting their understanding of complex, cross-modal relationships in broadcast material. In this work, we propose a Multimodal Autoencoder (MMAE) that learns unified representations across text, audio, and visual data, enabling end-to-end automation of metadata extraction and semantic clustering. The model is trained on the recently introduced LUMA dataset, a fully aligned benchmark of multimodal triplets representative of real-world media content. By minimizing joint reconstruction losses across modalities, the MMAE discovers modality-invariant semantic structures without relying on large paired or contrastive datasets. We demonstrate significant improvements in clustering and alignment metrics (Silhouette, ARI, NMI) compared to linear baselines, indicating that reconstruction-based multimodal embeddings can serve as a foundation for scalable metadata generation and cross-modal retrieval in broadcast archives. These results highlight the potential of reconstruction-driven multimodal learning to enhance automation, searchability, and content management efficiency in modern broadcast workflows.
• Abstract（参考訳）: 放送やメディア組織は、コンテンツインデクシング、タグ付け、メタデータ生成の労働集約的なプロセスを自動化するために、人工知能にますます依存している。 しかし、既存のAIシステムは、通常、ビデオ、オーディオ、テキストリミットのような単一のモダリティで運用され、放送材料における複雑な、横断的な関係に対する理解が制限される。 本研究では,テキスト,音声,視覚データ間の統一表現を学習し,メタデータ抽出とセマンティッククラスタリングのエンドツーエンド自動化を可能にするマルチモーダルオートエンコーダ(MMAE)を提案する。 このモデルは、最近導入されたLUMAデータセットに基づいてトレーニングされている。 モダリティ間の共同再構築損失を最小限に抑えることで、MMAEは大きなペアや対照的なデータセットに頼ることなく、モダリティ不変のセマンティック構造を発見する。 本稿では, クラスタリングとアライメントの指標(Silhouette, ARI, NMI)を線形ベースラインと比較し, 再構成に基づくマルチモーダル埋め込みが, 放送アーカイブにおけるスケーラブルなメタデータ生成とクロスモーダル検索の基盤となることを示す。 これらの結果は、現代放送ワークフローにおける自動化、検索可能性、コンテンツ管理効率を向上させるために、再構成駆動型マルチモーダル学習の可能性を強調している。

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