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J-GLOBAL ID：202502289298347946   整理番号：25A0765867

視覚情報による曖昧性解消コーパスの検討

著者 (7件)： 李相明 (奈良先端科学技術大学院大) ,  李相明 (理研) ,  河野誠也 (理研) ,  河野誠也 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (東京科大) ,  吉野幸一郎 (理研) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.Q9-13 (WEB ONLY)  発行年： 2025年03月03日 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 自然言語の曖昧性の解消は,システムとユーザ間の意味の一致を達成する上で解決すべき重大な課題である。そのためには,実世界での視覚情報と自然言語の統合処理が伴となる。本研究では,既存のVision&Language Modelを対象に,視覚情報を利用した曖昧性理解能力を評価するためのデータセットの検討を行った。さらに,試験的に収集したデータを用いて,曖昧性が解消された文と画像の識別能力を測定することでVLMが視覚情報を活用して曖昧性を解消する能力を評価した。実験結果に基づき,既存モデルの曖昧性解消能力の可能性を探求するとともに,エラーケースの分析を行った。この分析から,モデルが持つ曖昧性に対する弱点と,ベンチマークやデータセットの今後の課題について考察を行った。(著者抄録)

シソーラス用語： 視覚情報 ,  *自然言語処理 ,  *コーパス ,  データセット ,  言語モデル ,  データ収集 ,  評価モデル ,  ニューラルネットワーク ,  英語 ,  画像データ
準シソーラス用語： 大規模言語モデル ,  *曖昧性解消

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚情報 ,  曖昧性解消 ,  コーパス