Automatiska bildbeskrivningssystem producerar vanligtvis generiska meningar som endast använder sig av en liten delmängd av ordförrådet som är tillgängligt för dem. I detta dokument betraktar vi produktionen av generiska beskrivningar som en brist på mångfald i produktionen, som vi kvantifierar med hjälp av etablerade mått och två nya mått som ram bildbeskrivning som ett ord återkallande uppgift. Denna ram gör det möjligt för oss att utvärdera systemets prestanda på chefen för ordförrådet, liksom på den långa svansen, där systemets prestanda försämras. Vi använder dessa mått för att undersöka mångfalden av de meningar som genereras av nio toppmoderna system på MS COCO data set. Vi finner att de system som utbildas med högsta sannolikhet ger mindre varierande resultat än de som utbildas med ytterligare kontradiktoriska mål. De motsträvigt utbildade modellerna producerar dock bara fler typer från vokabulärhuvudet och inte svansen. Förutom vokabulärbaserade metoder tittar vi också på systemens sammansättningsförmåga, särskilt deras förmåga att skapa sammansatta substantiv och prepositionella fraser av olika längder. Vi drar slutsatsen att det fortfarande finns mycket utrymme för förbättringar och erbjuder en verktygslåda för att mäta framstegen mot målet att skapa mer varierande bildbeskrivningar.
REF inramade bildtext som ett ordåterkallelse uppgift och föreslog flera mått, främst fokus på mångfald på ordnivå.
Measuring the Diversity of Automatic Image Descriptions
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}