日: 2021年7月22日

Query-based Video Highlights (QVHighlights) データセット

  • QVHighlights: Detecting Moments and Highlights in Videos via Natural Language Queries [89.2]
    Query-based Video Highlights (QVHighlights) データセットを提示する。 これは1万本以上のYouTubeビデオで構成され、幅広いトピックをカバーしている。 データセット内の各ビデオには、(1)人が書いた自由形式のNLクエリ、(2)クエリに関するビデオw.r.t.の関連モーメント、(3)クエリに関連するすべてのクリップに対する5点満点のsaliencyスコアが注釈付けされている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 20 Jul 2021 16:42:58 GMT)
    • 自然言語クエリに基づくビデオ検索（シーン検索）のデータセット。1万映像と規模が大きい。ドメインは日常＆旅行のvlogとnews。
    • リポジトリはhttps://github.com/jayleicn/moment_detr

MNMT(Multilingual Neural Machine Translation)における冗長部分の活用

  • More Parameters? No Thanks! [43.7]
    多言語ニューラルマシン翻訳MNMTにおけるモデル容量と負の干渉の長期的問題について検討する。 我々はネットワークプルーニング手法を用いて、トレーニングされたMNMTモデルからパラメータの50-70%をプルーニングすると、BLEUスコアの0.29-1.98ドロップしか得られないことを観察する。 我々は,MNMTの冗長なパラメータを反復的に訓練し,多言語性を維持しながらバイリンガル表現を改善する新しい適応戦略を提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Tue, 20 Jul 2021 17:04:15 GMT)
    • マルチリンガルなニューラル機械翻訳には冗長なパラメータが多い。著者らはマルチリンガルモデルから50%パラメータを削減したのちに、冗長だったweightを活用するトレーニングを行うことで削減前のモデルからBLEUスコアを改善できたとのこと。
    • コード等はhttps://github.com/zeecoder606/PF-Adaptationで公開予定とのこと。

データ市場の研究

  • Data Sharing Markets [95.1]
    我々は、各エージェントがデータの買い手および売り手の両方になり得る設定について検討する。 両データ交換(データ付きトレーディングデータ)と一方データ交換(お金付きトレーディングデータ)の2つの事例を考察する。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Tue, 20 Jul 2021 06:31:23 GMT)
    • エージェントがデータを共有・売買する状況でのゲームを研究した論文。歪ませるのが容易（低品質なデータへの加工が容易）というデータの特徴に注目し、Mixed-VCGという名前でVCGメカニズムの拡張している。
    • 本件のような理論を情報銀行のような仕組みに応用できないかなと思ったりしなくはない。