Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-38666
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Titel: Diverse and Relevant Visual Storytelling with Scene Graph Embeddings
VerfasserIn: Hong, Xudong
Shetty, Rakshith
Sayeed, Asad
Mehra, Khushboo
Demberg, Vera
Schiele, Bernt
HerausgeberIn: Fernández, Raquel
Sprache: Englisch
Titel: The 24th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL) - proceedings of the conference : November 19-20, 2020, Online : CoNLL 2020
Seiten: 420-430
Verlag/Plattform: ACL
Erscheinungsjahr: 2020
Erscheinungsort: Stroudsburg, PA
Konferenzort: Online
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
400 Sprache, Linguistik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: A problem in automatically generated stories for image sequences is that they use overly generic vocabulary and phrase structure and fail to match the distributional characteristics of human-generated text. We address this problem by introducing explicit representations for objects and their relations by extracting scene graphs from the images. Utilizing an embedding of this scene graph enables our model to more explicitly reason over objects and their relations during story generation, compared to the global features from an object classifier used in previous work. We apply metrics that account for the diversity of words and phrases of generated stories as well as for reference to narratively-salient image features and show that our approach outperforms previous systems. Our experiments also indicate that our models obtain competitive results on reference-based metrics.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.18653/v1/2020.conll-1.34
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/2020.conll-1.34/
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-386666
hdl:20.500.11880/34854
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38666
ISBN: 978-1-952148-63-7
Datum des Eintrags: 5-Jan-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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