談話構造に基づくVideoQuestion-Answeringベンチマークデータセットの整備

動画理解において、複数のイベントが関わり合うことで形成される動画全体のストーリー構造を理解する能力は必要不可欠である。しかし、視覚言語モデル(VisionandLanguageModel:VLM)の動画理解能力を測るために提案されたVideoQuestion-Answering(VQA)ベンチマークは、単一のイベント区間に対する単純な質問が多く、VLMのストーリー理解能力を十分に評価できていない。本研究では、動画中のイベント間に成り立つ談話関係を手がかりとして、ストーリー構造中の因果関係などの論理構造とその根拠を問うVQAベンチマークデータセットを構築した。我々のVQAベンチマークを用いて、最新のVLMであるGemini2.5Pro、InternVL3.5-Instruct(8Bおよび14B)、Qwen3-VL-Instruct(8Bおよび32B)を評価した結果、動画ストーリー理解にまだ改善の余地が残されていることが明らかとなった。