論文の概要: Evolution of Multimodal Question Answering: From Modality-Adaptive Extraction to Unified Language Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08896v1
• Date: Tue, 08 Sep 2026 15:34:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 15:23:59.820072
• Title: Evolution of Multimodal Question Answering: From Modality-Adaptive Extraction to Unified Language Representation
• Title（参考訳）: マルチモーダル質問の進化 : モーダリティ適応抽出から統一言語表現へ
• Abstract要約: 我々は、マルチモーダル適応抽出(MAE)、ソーラー、UniMMQAを比較し、マルチモーダル質問応答の進化をトレースする。 本分析は、明示的なモダリティ特化処理から統一されたテキスト中心の定式化への移行を示す。 これらの進歩にもかかわらず、モダリティ変換時の情報損失、多段パイプラインにおけるエラーの伝播、細粒度のクロスモーダル依存関係の取得における制限など、永続的な課題を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid growth of multimodal data has intensified the need for question answering (QA) systems capable of reasoning across heterogeneous sources such as text, tables, and images. In this paper, we present a comprehensive methodological comparison of three influential frameworks, namely Multimodal Adaptive Extraction (MAE), Solar, and UniMMQA, tracing the evolution of multimodal question answering from modality-adaptive pipelines to fully unified architectures. We examine how each approach models cross-modal interactions, transforms heterogeneous inputs, and performs reasoning, highlighting key design differences in modality representation, reasoning, and answer generation. Our analysis demonstrates a clear shift from explicit modality-specific processing toward unified text-centric formulations enabled by pre-trained language models (PLMs). Empirical comparisons across benchmark datasets show that this transition leads to substantial improvements in both Exact Match (EM) and F1-Scores, with UniMMQA achieving the most consistent and scalable performance. Despite these advances, we identify persistent challenges, including information loss during modality transformation, error propagation in multi-stage pipelines, and limitations in capturing fine-grained cross-modal dependencies. Overall, this study provides a deeper understanding of current design trends and offers insights into the future direction of unified multimodal reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータの急速な成長は、テキスト、テーブル、画像などの異種ソースを推論できる質問応答(QA)システムの必要性を強めている。 本稿では、マルチモーダル適応抽出(MAE)、ソーラー(Solar)、ユニムMQA(UniMMQA)の3つの重要なフレームワークを総合的に比較し、モーダル適応パイプラインから完全に統一されたアーキテクチャへ応答する多モーダル質問の進化をトレースする。 本研究では,各アプローチが相互モーダル相互作用をモデル化し,不均一な入力を変換し,推論を行い,モダリティ表現や推論,回答生成といった重要な設計上の違いを強調した。 分析の結果,明示的なモダリティ特化処理から,事前学習言語モデル(PLM)によって実現された統一テキスト中心の定式化への移行が明らかとなった。 ベンチマークデータセット間の実証的な比較では、この移行によってExact Match(EM)とF1スコアの両方が大幅に改善され、UniMMQAは最も一貫性があり、スケーラブルなパフォーマンスを実現している。 これらの進歩にもかかわらず、モダリティ変換時の情報損失、多段パイプラインにおけるエラーの伝播、細粒度のクロスモーダル依存関係のキャプチャにおける制限など、永続的な課題を識別する。 全体として、本研究は現在の設計動向を深く理解し、統合マルチモーダル推論システムの今後の方向性についての洞察を提供する。

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