- Generalized Decoding for Pixel, Image, and Language [197.9]
画素レベルのセグメンテーションと言語トークンをシームレスに予測できる一般化デコードモデルであるX-Decoderを提案する。 X-Decoderは、すべてのタイプのイメージセグメンテーションと様々な視覚言語(VL)タスクをサポートする統一された方法を提供する最初の作品である。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Dec 2022 18:58:41 GMT) - 多様なセグメンテーションタスクに対応可能な視覚・言語モデル
- X-Decoder: Generalized Decoding for Pixel, Image and Language (x-decoder-vl.github.io)
日: 2022年12月26日
Robust Summarization Evaluation (RoSE)とAtomic Content Units (ACUs)
- Revisiting the Gold Standard: Grounding Summarization Evaluation with Robust Human Evaluation [136.2]
既存の人間の評価プロトコルと要約のためのベンチマークは、アノテーション間の合意が低いか、統計的に重要な結論を導くのに必要な尺度が欠如している。 本稿では,微粒なセマンティック・ユニットに依存し,アノテータ間のアノテータ・アグリーメントを高い精度で実現する,改良された要約サリエンス・プロトコルであるAtomic Content Units(ACUs)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Dec 2022 17:26:05 GMT) - 評価が難しい要約の評価について、新たなメトリクスとベンチマークの提案。どのくらい事実を含んでいるかという観点を入れているよう。
- Yale-LILY/ROSE (github.com)