BVQA: Connecting Language and Vision Through Multimodal Attention for Open-Ended Question Answering
Notice bibliographique
Résumé
Visual Question Answering (VQA) is a challenging problem of Artificial Intelligence (AI) that requires an understanding of natural language and computer vision to respond to inquiries based on visual content within images. Research on VQA has gained immense traction due to its wide range of applications in aiding visually impaired individuals, enhancing human-computer interaction, facilitating content-based image retrieval systems, etc. While there has been extensive research on VQA, most were predominantly focused on English, often overlooking the complexity associated with low-resource languages, especially in Bengali. To facilitate research in this arena, we have developed a large scale Bengali Visual Question Answering (BVQA) dataset by harnessing the in-context learning abilities of the Large Language Model (LLM). Our BVQA dataset encompasses around 17,800 diverse open-ended QA Pairs generated from the human-annotated captions of ≈3,500 images. Replicating existing VQA systems for a low-resource language poses significant challenges due to the complex nature of their architectures and adaptations for particular languages. To overcome this challenge, we proposed Multimodal CRoss-Attention Network (MCRAN), a novel framework that leverages pretrained transformer architectures to encode the visual and textual information. Furthermore, our method utilizes a multi-head attention mechanism to generate three distinct vision-language representations and fuses them using a sophisticated gating mechanism to answer the query regarding an image. Extensive experiments on BVQA dataset show that the proposed method outperformed the existing baseline across various answer categories. The benchmark and source code is available athttps://github.com/eftekhar-hossain/Bengali-VQA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».