Ein Blick-basierter Datensatz für visuelle Fragebeantworung zur Klärung mehrdeutiger japanischer Fragen

Core Concepts

Dieser Datensatz zielt darauf ab, Mehrdeutigkeiten in menschlichen Fragen unter Verwendung von Blickinformationen des Sprechers zu verstehen. Das vorgeschlagene Modell integriert die Zielregion des Blicks als zusätzliche Information neben Bildern und Fragen, um die Genauigkeit der Beantwortung mehrdeutiger Fragen zu verbessern.

Abstract

Dieser Artikel stellt einen Blick-basierten visuellen Fragebeantworungsdatensatz (GazeVQA) vor, der entwickelt wurde, um Mehrdeutigkeiten in menschlichen Äußerungen in der Realität anzugehen. Das Beantworten von GazeVQA-Fragen ist ohne die Blickinformationen des Sprechers eine Herausforderung und enthält Mehrdeutigkeiten in Bezug auf Direktiven und Ellipsen, die für Japanisch typisch sind. Der Datensatz wurde durch Crowdsourcing erstellt, indem Fragen und Antworten zu Blickzielen auf der Grundlage von Bildern mit Blickinformationen und Objektbezeichnungen aus COCO gesammelt wurden. Die Fragen wurden so konzipiert, dass sie ohne Blickinformationen mehrdeutig sind. Der Datensatz enthält 17.276 Frage-Antwort-Paare für 10.760 Bilder, von denen 1.680 als Testset verwendet wurden. Darüber hinaus wurde ein Modell vorgeschlagen, das die Zielregion des Blicks als zusätzliche Information neben Bildern und Fragen integriert, um die Genauigkeit der Beantwortung mehrdeutiger Fragen zu verbessern. Die quantitativen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Modell die Leistung auf der GazeVQA-Aufgabe im Vergleich zu einem Basismodell verbessert. Die qualitativen Ergebnisse zeigen, dass das Modell durch Blickinformationen genaue Antworten auf mehrdeutige Fragen zu den Attributen der Blickzielobjekte liefert.

Stats

Die Fragen in GazeVQA enthalten oft die Auslassung von Nominativ- und Akkusativfällen, die für das Japanische typisch sind. Der Anteil einzigartiger Fragen in GazeVQA (46,46%) übersteigt den Anteil in VQA-ja (45,21%), und die durchschnittliche Länge der Fragen ist ebenfalls etwas länger. Der Anteil einzigartiger Antworten in GazeVQA (33,87%) ist größer als in der japanischen VQA (17,10%), und die durchschnittliche Länge der Antworten ist ebenfalls etwas länger.

Quotes

"Situated conversations, which refer to visual information as visual question answering (VQA), often contain ambiguities caused by reliance on directive information." "Some languages, such as Japanese, often omit subjective or objective terms." "Referring to real-world information is one key idea to resolve the ambiguity caused by directives and ellipses."

Key Insights Distilled From

A Gaze-grounded Visual Question Answering Dataset for Clarifying Ambiguous Japanese Questions

by Shun Inadumi... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17545.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Datensatz erweitern, um die Vielfalt der Blickziele und Fragetypen zu erhöhen?

Um die Vielfalt der Blickziele und Fragetypen im Datensatz zu erhöhen, könnten mehr Bilder mit unterschiedlichen Szenarien und Blickzielen hinzugefügt werden. Dies würde sicherstellen, dass eine breite Palette von Blickzielen abgedeckt wird. Darüber hinaus könnten verschiedene Fragetypen eingeführt werden, die spezifische Informationen zu den Blickzielen erfordern, wie beispielsweise Fragen zu den Eigenschaften der Blickobjekte, deren Position im Bild oder deren Beziehung zu anderen Objekten. Durch die Erweiterung des Datensatzes um solche vielfältigen Szenarien und Fragestellungen könnte die Modellleistung verbessert und die Fähigkeit des Systems zur Beantwortung von Fragen gestärkt werden.

Wie könnte man Mehrdeutigkeiten in Fragen, die über die Blickziele hinausgehen, effektiv angehen?

Um Mehrdeutigkeiten in Fragen, die über die Blickziele hinausgehen, effektiv anzugehen, könnte man verschiedene Ansätze verfolgen. Einer davon wäre die Integration von Kontextinformationen, wie beispielsweise Dialogverlauf oder vorherige Interaktionen, um den Kontext der Frage besser zu verstehen. Darüber hinaus könnte man semantische Modelle verwenden, um die Struktur der Frage zu analysieren und potenzielle Mehrdeutigkeiten zu identifizieren. Durch die Kombination von Blickinformationen mit anderen Modalitäten wie Zeigen oder Dialogkontext könnte das System besser in der Lage sein, Mehrdeutigkeiten in menschlichen Äußerungen zu klären und präzise Antworten zu generieren.

Welche anderen Modalitäten, wie Zeigen oder Dialogkontext, könnten zusätzlich zu Blickinformationen verwendet werden, um Mehrdeutigkeiten in menschlichen Äußerungen zu klären?

Neben Blickinformationen könnten auch Modalitäten wie Zeigen oder Dialogkontext verwendet werden, um Mehrdeutigkeiten in menschlichen Äußerungen zu klären. Durch die Integration von Zeigegesten in die Analyse könnte das System besser verstehen, auf welche Objekte oder Bereiche im Bild sich die Frage bezieht. Darüber hinaus könnte der Dialogkontext genutzt werden, um frühere Aussagen oder Fragen zu berücksichtigen und den Zusammenhang zwischen verschiedenen Äußerungen herzustellen. Durch die Kombination von Blickinformationen mit Zeigen und Dialogkontext könnte das System ein umfassendes Verständnis der Situation entwickeln und Mehrdeutigkeiten effektiv klären.