単語の階層関係に基づくデータ拡張を利用した画像キャプション生成の検討

近年の画像キャプション生成モデルは、他の画像に対しても同様に当てはまるような、一般化されたキャプションを生成する傾向がある。この低識別性の問題を解決する策の一つとして、より詳細なキャプションを持ったデータセットで学習させることが挙げられる。本研究では、識別性が単語の階層関係に依存すると仮定し、単語の階層関係に基づくデータ拡張を提案する。実験の結果、低リソースデータセット下での実験において、提案手法が生成する語彙・文を増加させるとともに、識別性を向上させることが確認できた。