@inproceedings{lerner-etal-2022-un,
title = "Un jeu de donn{\'e}es pour r{\'e}pondre {\`a} des questions visuelles {\`a} propos d`entit{\'e}s nomm{\'e}es en utilisant des bases de connaissances ({V}i{Q}u{AE}, a Dataset for Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities)",
author = "Lerner, Paul and
Ferret, Olivier and
Guinaudeau, Camille and
Le Borgne, Herv{\'e} and
Besan{\c{c}}on, Romaric and
Moreno, Jose and
Lov{\'o}n-Melgarejo, Jes{\'u}s",
editor = "Est{\`e}ve, Yannick and
Jim{\'e}nez, Tania and
Parcollet, Titouan and
Zanon Boito, Marcely",
booktitle = "Actes de la 29e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
month = "6",
year = "2022",
address = "Avignon, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.43/",
pages = "434--444",
language = "fra",
abstract = "Dans le contexte g{\'e}n{\'e}ral des traitements multimodaux, nous nous int{\'e}ressons {\`a} la t{\^a}che de r{\'e}ponse {\`a} des questions visuelles {\`a} propos d`entit{\'e}s nomm{\'e}es en utilisant des bases de connaissances (KVQAE). Nous mettons {\`a} disposition ViQuAE, un nouveau jeu de donn{\'e}es de 3 700 questions associ{\'e}es {\`a} des images, annot{\'e} {\`a} l`aide d`une m{\'e}thode semi-automatique. C`est le premier jeu de donn{\'e}es de KVQAE comprenant des types d`entit{\'e}s vari{\'e}s associ{\'e} {\`a} une base de connaissances compos{\'e}e d`1,5 million d`articles Wikip{\'e}dia, incluant textes et images. Nous proposons {\'e}galement un mod{\`e}le de r{\'e}f{\'e}rence de KVQAE en deux {\'e}tapes : recherche d`information puis extraction des r{\'e}ponses. Les r{\'e}sultats de nos exp{\'e}riences d{\'e}montrent empiriquement la difficult{\'e} de la t{\^a}che et ouvrent la voie {\`a} une meilleure repr{\'e}sentation multimodale des entit{\'e}s nomm{\'e}es."
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<title>Un jeu de données pour répondre à des questions visuelles à propos d‘entités nommées en utilisant des bases de connaissances (ViQuAE, a Dataset for Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities)</title>
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<title>Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale</title>
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<abstract>Dans le contexte général des traitements multimodaux, nous nous intéressons à la tâche de réponse à des questions visuelles à propos d‘entités nommées en utilisant des bases de connaissances (KVQAE). Nous mettons à disposition ViQuAE, un nouveau jeu de données de 3 700 questions associées à des images, annoté à l‘aide d‘une méthode semi-automatique. C‘est le premier jeu de données de KVQAE comprenant des types d‘entités variés associé à une base de connaissances composée d‘1,5 million d‘articles Wikipédia, incluant textes et images. Nous proposons également un modèle de référence de KVQAE en deux étapes : recherche d‘information puis extraction des réponses. Les résultats de nos expériences démontrent empiriquement la difficulté de la tâche et ouvrent la voie à une meilleure représentation multimodale des entités nommées.</abstract>
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%A Lerner, Paul
%A Ferret, Olivier
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%X Dans le contexte général des traitements multimodaux, nous nous intéressons à la tâche de réponse à des questions visuelles à propos d‘entités nommées en utilisant des bases de connaissances (KVQAE). Nous mettons à disposition ViQuAE, un nouveau jeu de données de 3 700 questions associées à des images, annoté à l‘aide d‘une méthode semi-automatique. C‘est le premier jeu de données de KVQAE comprenant des types d‘entités variés associé à une base de connaissances composée d‘1,5 million d‘articles Wikipédia, incluant textes et images. Nous proposons également un modèle de référence de KVQAE en deux étapes : recherche d‘information puis extraction des réponses. Les résultats de nos expériences démontrent empiriquement la difficulté de la tâche et ouvrent la voie à une meilleure représentation multimodale des entités nommées.
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Markdown (Informal)
[Un jeu de données pour répondre à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (ViQuAE, a Dataset for Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities)](https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.43/) (Lerner et al., JEP/TALN/RECITAL 2022)
ACL
- Paul Lerner, Olivier Ferret, Camille Guinaudeau, Hervé Le Borgne, Romaric Besançon, Jose Moreno, and Jesús Lovón-Melgarejo. 2022. Un jeu de données pour répondre à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (ViQuAE, a Dataset for Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities). In Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale, pages 434–444, Avignon, France. ATALA.