리서치 연구
NepOOC-M: Bilingual Nepali-English Benchmark and Comparative Analysis of Multimodal Architectures for OOC Detection
ARarXiv
네팔어 중심 다국어 OOC 벤치마크 NepOOC를 처음 공개하고 다중모달 구조를 비교한 연구가 arXiv에 실렸습니다.
세 줄 요약
- 1,090개 이미지-캡션 쌍(545 pristine, 545 OOC)과 5개 유형, kappa 0.84로 구성했고, 텍스트 전용 mBERT가 94.65±0.20% Macro-F1을 냈습니다.
- 이미지 조작 없이 캡션으로 허위 서사를 만드는 OOC 탐지 기준이 네팔어에 생기고, 현재 규모에서는 캡션 의미가 더 큰 단서가 됩니다.
- 현재 데이터 규모에서 텍스트 전용 mBERT와 ResNet-50+mBERT가 통계적으로 동등하고, 이미지 단독은 33-50%로 낮아 데이터 확장이 더 직접적입니다.
네팔어 중심 다국어 OOC 벤치마크 NepOOC를 처음 공개하고 다중모달 구조를 비교한 연구가 arXiv에 실렸습니다.