論文の概要: DAEP: Difficulty-Aware Evidence Planning for Medical Video Corpus Temporal Answer Grounding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06869v2
- Date: Tue, 11 Aug 2026 08:50:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-12 16:08:30.424698
- Title: DAEP: Difficulty-Aware Evidence Planning for Medical Video Corpus Temporal Answer Grounding
- Title（参考訳）: DAEP:医療用ビデオコーパス仮設アンサーグラウンドの難易度を考慮したエビデンスプランニング
- Authors: Tianjian He, Yujie Liu, Zhiping Huang, Changbo Xu,
- Abstract要約: DAEPは、サブタイトル、視覚的、手続き的コンテキストのエビデンスでビデオをランク付けし、ハイスコアのアンカーをテンポラリなスパンに拡大し、最終的なアウトプットのために再ランクする。
公式評価では、BIGCは平均スコア0.2728の10のシステムの中で第1位である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.789791170910229
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We describe DAEP, team BIGC's submission to NLPCC 2026 Shared Task 1 Track 3: Difficulty-Aware Temporal Answer Grounding in Video Corpus (DA-TAGVC). The task requires retrieving the target video from 50 candidates and localizing the answer-supporting span. DAEP ranks videos with subtitle, visual, and procedural-context evidence, expands high-scoring anchors into temporal spans, and reranks spans for final output. Its main design is to convert the task-provided simple/complex input label into an inference-time evidence plan controlling modality weights, Top-K aggregation, boundary threshold, expansion length, and reranking strength. In the official evaluation, BIGC ranks first among ten systems with an Average score of 0.2728. Validation ablations show that visual evidence, procedural context, and difficulty-aware planning improve ranking quality, with the largest gain on complex questions.
- Abstract（参考訳）: NLPCC 2026 Shared Task 1 Track 3: Difficulty-Aware Temporal Answer Grounding in Video Corpus (DA-TAGVC)について述べる。
このタスクでは、50の候補から対象のビデオを検索し、回答をサポートするスパンをローカライズする必要がある。
DAEPは、サブタイトル、視覚的、手続き的コンテキストのエビデンスでビデオをランク付けし、ハイスコアのアンカーをテンポラリなスパンに拡大し、最終的なアウトプットのために再ランクする。
その主な設計は、タスク提供された単純/複雑入力ラベルを、モダリティウェイト、Top-Kアグリゲーション、バウンダリ閾値、拡張長、およびリグレード強度を制御する推論時エビデンスプランに変換することである。
公式評価では、BIGCは平均スコア0.2728の10のシステムの中で第1位である。
検証は、視覚的証拠、手続き的文脈、困難な計画がランク付け品質を向上し、複雑な質問に対して最大の利益をもたらすことを示している。
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