論文の概要: From Visual Feedback to Textual Reviews: A Multi-Agent Vision-Language Framework for Image-Grounded Review Assistance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14761v1
- Date: Sun, 13 Sep 2026 19:51:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.961102
- Title: From Visual Feedback to Textual Reviews: A Multi-Agent Vision-Language Framework for Image-Grounded Review Assistance
- Title（参考訳）: ビジュアルフィードバックからテクスチャレビューへ:画像中心レビュー支援のためのマルチエージェントビジョンランゲージフレームワーク
- Abstract要約: ユーザがアップロードした製品画像から編集可能なレビュー草案を生成することを目的とした新しいタスクである、画像グラウンドのレビュー支援を紹介する。
従来の画像キャプションとは異なり、提案課題には製品固有の理解、感情推定、エビデンス駆動レビュー構成が必要である。
プロダクトグラウンドニング,視覚的感情推定,視覚的エビデンス生成,レビュー合成という4つの専門的な役割からなる多エージェント視覚言語フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.818577532942813
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual feedback in the form of user-uploaded images and videos is becoming increasingly common in e-commerce platforms because it provides authentic evidence of product quality, defects, packaging conditions, and real-world usage. However, visual feedback alone often lacks the contextual explanations and subjective opinions necessary for informed decision-making, while many users provide limited textual feedback due to the effort required to compose detailed reviews. To bridge this gap, we introduce image-grounded review assistance, a novel task that aims to generate editable review drafts from user-uploaded product images. Unlike conventional image captioning, which focuses on objective visual description, the proposed task requires product-specific understanding, sentiment estimation, and evidence-driven review composition under challenging real-world conditions, including degraded image quality, excessive zoom-in, target ambiguity, and partial product visibility. We propose a multi-agent vision-language framework consisting of four specialised roles: product grounding, visual sentiment estimation, visual evidence generation, and review synthesis. The framework employs explicit intermediate representations, including product entities, predicted ratings, and evidence summaries, to improve interpretability and visual grounding. Experiments on a curated subset of the Amazon Reviews Electronics dataset demonstrate the feasibility of generating coherent, product-aware, and sentiment-aware review drafts from visual feedback. To the best of our knowledge, this is the first study to formulate image-grounded review assistance as a multi-agent vision-language reasoning problem, providing a practical step toward AI-assisted review authoring in e-commerce systems.
- Abstract（参考訳）: ユーザアップロードされた画像やビデオという形での視覚的フィードバックは、製品の品質、欠陥、パッケージング条件、実世界の使用状況の確かな証拠を提供するため、Eコマースプラットフォームでますます一般的になっている。
しかし、視覚的フィードバックだけでは、情報的意思決定に必要な文脈的説明や主観的意見が欠けていることが多い。
このギャップを埋めるために,ユーザがアップロードした製品画像から編集可能なレビュー草案を生成する新しいタスクである画像グラウンドレビュー支援を導入する。
客観的な視覚的記述に焦点を当てた従来の画像キャプションとは異なり、提案タスクでは、劣化した画像品質、過度なズームイン、目的のあいまいさ、部分的な製品視認性など、現実の困難な条件下で、製品固有の理解、感情推定、エビデンス駆動のレビュー構成を必要とする。
プロダクトグラウンドニング,視覚的感情推定,視覚的エビデンス生成,レビュー合成という4つの専門的な役割からなる多エージェント視覚言語フレームワークを提案する。
このフレームワークは、解釈可能性と視覚的基盤を改善するために、製品エンティティ、予測評価、エビデンスサマリーを含む明示的な中間表現を使用している。
Amazon Reviews Electronicsデータセットのキュレートされたサブセットの実験は、視覚的フィードバックからコヒーレント、製品認識、感情認識レビュードラフトを生成する可能性を示している。
私たちの知る限りでは、マルチエージェントの視覚言語推論問題としてイメージグラウンドレビューアシストを定式化し、EコマースシステムにおけるAI支援レビューオーサリングへの実践的なステップを提供する最初の研究である。
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