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#694
summarized by : Seitaro Shinagawa
どんな論文か？
選択した複数の画像群からキャプションを生成する新しいタスクgroup captioningを提案した。2種類のsingle captionデータセットからscene-graphを利用してデータセットを構築し、self-attentionベースで複数の画像の特徴量を集約すしてLSTMでキャプションする方法を提案した。
新規性
image-captioningをマルチソースのcaptioningに拡張した点が新しい。
結果
image-captioningで用いられるCIDErをはじめとした7種類の評価指標について、構築した2つのデータセットを用いて有効性を確認した。単純なaverage poolingをする場合よりもself-attentionを使った場合の方が良い結果となった。
その他（なぜ通ったか？等）
新しいタスクを提案した点、それに合わせたデータセットを構築した点、有効な提案手法を考案した点が評価されたと考えられる。
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