①概念的に新規性。DNNの流行りにより現在伝統のperceptual organizationの研究が少なくなってきている。この論文で現在のDNNがどれくらいperceptual organizationをできるかを重要視すべきという概念を提案。②提案の概念のための新規のタスクperceptual QAを提案。③このタスクのためのTransformer構造をベースとした手法を提案。

提案のデータセットPQAにおいて、提案のTransformer構造ベースの手法が87.76%の高い精度を得た。Human studyの結果によると、DNNベースの手法の精度が同レベルだが、Humanが少量なデータから回答できることに対し、DNNが大量な学習データが必要。