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LaMP-Cap: Personalized Figure Caption Generation With Multimodal Figure Profiles

Created by
  • Haebom

作者

Ho Yin 'Sam' Ng, Ting-Yao Hsu, Aashish Anantha Ramakrishnan, Branislav Kveton, Nedim Lipka, Franck Dernoncourt, Dongwon Lee, Tong Yu, Sungchul Kim, Ryan A. Rossi, Ting-Hao 'Kenneth' Huang

概要

この論文は、AIが作成した写真キャプションを著者のスタイルと分野のスタイルに合わせるパーソナライゼーションの必要性を強調し、マルチモードピクチャプロファイルを使用してパーソナライズされたピクチャキャプションを作成するためのデータセットLaMP-Capを紹介します。 LaMP-Capは、各画像の画像だけでなく、同じ文書内の他の画像(画像、キャプション、画像参照の段落を含む)を最大3つのプロファイルで提供し、コンテキストを特徴付けます。実験の結果、プロファイル情報を使用すると、著者が自分で作成したキャプションに似たキャプションを作成するのに役立つことがわかり、プロファイルの画像が図の段落よりも有用であることがわかりました。これはマルチモードプロファイルの利点を示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
マルチモーダル(画像、テキスト)プロファイルを活用したパーソナライズされたピクチャキャプションの作成の有効性を実証的に示します。
LaMP-Capデータセットは、将来のパーソナライズされたピクチャキャプション生成の研究に重要な貢献をすると予想されます。
プロファイル内の画像情報がテキスト情報よりもキャプションの生成に効果的であることを明らかにします。
Limitations:
LaMP-Capデータセットの規模と多様性の追加レビューが必要です。
さまざまな種類の写真や作者スタイルをより包括的に反映する方向にデータセットを拡張する必要があります。
特定のドメインや作者のスタイルに対する過適合性の可能性を考慮する必要性。
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