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doi:10.22028/D291-38666
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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