Image-Text Relation Prediction for Multilingual Tweets
Created by
Haebom
저자
Matiss Rikters, Edison Marrese-Taylor
개요
본 논문은 여러 소셜 네트워크에서 10년 넘게 허용되어 온 미디어 업로드와 게시글 간의 관계를 탐구합니다. 특히 다국어 비전-언어 모델이 여러 언어에서 이미지-텍스트 관계 예측 작업을 수행하는 방식을 조사하고, 라트비아어 트윗과 그 영어 번역본으로 구성된 균형 잡힌 벤치마크 데이터 세트를 구축했습니다. 최근 출시된 비전-언어 모델이 이 작업에서 점점 더 능숙해지고 있지만, 여전히 개선의 여지가 많다는 것을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점: 최신 비전-언어 모델의 이미지-텍스트 관계 예측 성능 향상을 보여주는 라트비아어-영어 이중 언어 벤치마크 데이터셋을 제공합니다. 다국어 비전-언어 모델의 발전 방향을 제시합니다.
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한계점: 제공된 벤치마크 데이터셋은 라트비아어와 영어에만 국한되어 있으며, 다른 언어로의 확장성이 부족합니다. 모델 성능 향상에도 불구하고, 이미지-텍스트 관계 예측 작업에는 여전히 개선의 여지가 크다는 점을 시사합니다.