Verbesserung der Verfahrensplanung in Anleitungsvideos

Die Planung von Schritten in Anleitungsvideos ist eine wichtige Fähigkeit. Sie hilft dabei, Aktionen zu organisieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Das ist nützlich für Roboter und KI-Systeme. Unser Projekt konzentriert sich darauf, wie man die beste Reihenfolge von Aktionen für Aufgaben herausfindet, die in Videos gezeigt werden.

Wir wissen, dass Menschen gut darin sind, Aufgaben zu erkennen und zu organisieren. Wenn jemand zum Beispiel ein Steak grillen möchte, folgt er Schritten wie das Würzen des Steaks, das Grillen und dann das Schneiden. Jeder dieser Schritte verändert den Zustand des Steaks. Das Steak geht von roh zu gekocht. Diese Veränderungen zu verfolgen, ist wichtig, um den gesamten Prozess zu verstehen.

Videos, die zeigen, wie man Dinge im echten Leben macht, wie Kochen oder das Reparieren eines Autos, können uns viel über diese Aufgaben beibringen. Wir wollen diese Videos nutzen, um eine Methode zu entwickeln, die es uns ermöglicht, die besten Handlungsschritte basierend darauf zu bestimmen, was wir zu Beginn und am Ende jeder Aufgabe sehen.

Frühere Studien haben sich nicht viel mit der Bedeutung von visuellen Zuständen während dieser Aufgaben beschäftigt. Sie haben hauptsächlich auf die Reihenfolge der Handlungsschritte geachtet. In unserer Arbeit betonen wir, dass das Verständnis der Zustandsänderungen der Schlüssel zur Planung von Verfahren in Videos ist.

#Problemübersicht

Wenn Menschen Anleitungsvideos anschauen, achten sie nicht nur auf die Aktionen. Sie berücksichtigen auch, wie diese Aktionen den Zustand der beteiligten Objekte verändern. Zum Beispiel beobachtet ein Koch beim Kochen, wie sich eine Zutat von einem Zustand in einen anderen verwandelt. Dazu gehören Veränderungen in Farbe, Grösse und Form.

Die Herausforderung, der wir gegenüberstehen, besteht darin, diese Zustandsänderungen mithilfe von Videos zu erkennen und zu verfolgen, bei denen wir nur begrenzte Informationen haben. Dabei wollen wir eine Methode anbieten, die es uns ermöglicht, diese Schritte strukturiert und leicht nachvollziehbar darzustellen.

#Verfahrenplanung in Videos

In unserer Arbeit wollen wir ein Verfahren planen, indem wir die Start- und Endzustände in Anleitungsvideos beobachten. Wir definieren Verfahrenplanung als die Erstellung einer Reihenfolge von Handlungsschritten, um einen Anfangszustand in einen Zielzustand zu verwandeln.

Der traditionelle Ansatz verlässt sich oft stark auf detaillierte Informationen über jeden Schritt und die Zustände der Objekte vor und nach jeder Aktion. Das erfordert jedoch viele teure und zeitaufwändige Anmerkungen. Wir ziehen es vor, mit schwächerer, begrenzter Aufsicht zu arbeiten, bei der nur grundlegende Schrittanmerkungen verfügbar sind.

#Bedeutung von Zustandsänderungen

Zustandsänderungen sind die Transformationen, die während einer Aufgabe an Objekten stattfinden. Wir müssen diese berücksichtigen, wenn wir eine Reihenfolge von Aktionen planen. Wenn du zum Beispiel Suppe machst, ändert sich der Zustand der Zutaten, wenn du Gemüse hackst, Wasser kochst und alles zusammenmischst. Das Beobachten und Verstehen dieser Zustandsänderungen führt zu besserer Planung.

#Unser Ansatz: State CHangEs MAtter (SCHEMA)

Wir schlagen ein neues Framework namens SCHEMA vor, um Zustandsänderungen während der Verfahrenplanung in Anleitungsvideos effektiv zu verwalten und darzustellen. Unser Framework geht das Problem auf zwei Hauptarten an:

1. Schrittbeschreibung: Jeder Schritt wird in Bezug auf Zustandsänderungen dargestellt.
2. Zustandsänderungsverfolgung: Wir verfolgen die Veränderungen, die bei jedem Schritt auftreten.

Unsere Methode verwandelt gewöhnliche Schrittaufgaben in eine strukturierte Form, die die Beziehung zwischen Aktionen und den Zuständen der Objekte erfasst. Das führt zu einem reicheren Verständnis und besserer Planung.

#Chain-of-Thought-Prompting

Um Zustandsänderungen genau zu beschreiben, verwenden wir eine Technik namens Chain-of-Thought-Prompting. Das bedeutet, wir stellen spezifische Fragen, die ein Sprachmodell anregen, detaillierte Antworten zu den Zuständen vor und nach jedem Handlungsschritt zu geben. Zum Beispiel:

1. Beschreibe die Aktion mit einem Verb.
2. Erkläre, was mit den Objekten vor und nach der Aktion passiert in mehreren Sätzen.

Diese strukturierte Fragestellung hilft, präzise Informationen über Zustandsänderungen zu sammeln.

#Hauptbestandteile unserer Methode

#Schrittbeschreibung

Wir beschreiben die während einer Aufgabe unternommenen Aktionen als Änderungen in Zuständen. Das bedeutet, dass wir berücksichtigen, was jede Aktion mit den beteiligten Objekten macht. Zum Beispiel beschreiben wir, wie „eine Zwiebel schneiden“ die Zwiebel verändert:

• Vorher: Die Zwiebel ist ganz.
• Danach: Die Zwiebel ist in Stücke.

Dieser Ansatz bietet ein detailliertes Verständnis der Auswirkungen jedes Schrittes auf die Aufgabe.

#Zustandsänderungsverfolgung

Wir bringen das, was wir im Video sehen, mit sprachlichen Beschreibungen der Zustandsänderungen in Einklang. Das ist wie das Verbinden der visuellen Elemente im Video mit den Worten, die diese visuellen Elemente beschreiben. Die Idee ist sicherzustellen, dass das, was wir beobachten, mit den Erklärungen übereinstimmt, die wir generieren. Dazu verwenden wir eine Kombination aus visueller Beobachtung und sprachlichen Beschreibungen, um einen strukturierteren Raum für Zustände zu schaffen.

Bei der Verfolgung von Zustandsänderungen betrachten wir den Prozess als das Ausrichten visueller Elemente aus dem Video mit ihren entsprechenden textbasierten Beschreibungen, um die Klarheit unseres finalen Aktionsplans zu erhöhen.

#Experimentation und Ergebnisse

Wir haben unsere vorgeschlagene Methode an mehreren Benchmark-Datensätzen getestet, die Anleitungsvideos enthalten.

#Verwendete Datensätze

1. CrossTask: Dieser Datensatz besteht aus Videos, die viele Aufgaben mit einer Vielzahl von Aktionen abdecken.
2. COIN: Der COIN-Datensatz umfasst Videos aus einem breiteren Spektrum von Aufgaben.
3. NIV: Dieser Datensatz konzentriert sich auf spezifische Videos, die schrittweise Anleitungen zeigen.

#Bewertungsmetriken

Um zu messen, wie gut unsere Methode funktioniert, haben wir uns folgende Punkte angesehen:

• Erfolgsquote: Haben die vorhergesagten Schritte mit der tatsächlichen Wahrheit übereingestimmt?
• Durchschnittliche Genauigkeit: Wie genau waren die vorhergesagten Aktionen bei jedem Schritt?
• Durchschnittliches Schnittmass: Wie gut haben sich die vorhergesagten Verfahren mit den tatsächlichen Verfahren überlappt?

#Ergebnisse

Unsere SCHEMA-Methode zeigte signifikante Verbesserungen im Vergleich zu bestehenden Methoden über alle Datensätze hinweg. Das zeigt, dass unser Ansatz zur Berücksichtigung von Zustandsänderungen effektiv bei der Planung von Verfahren aus Anleitungsvideos ist.

#Diskussion

#Vorteile unserer Methode

1. Verbesserte Planung: Durch die Fokussierung auf Zustandsänderungen gewinnen wir ein besseres Verständnis für die Aufgaben. Das führt zu einer effektiveren Planung von Aktionen und Schritten.
2. Erklärbarkeit: Unsere Methode bietet klare Erklärungen dafür, warum bestimmte Schritte während einer Aufgabe unternommen werden, was bei der Schulung von KI-Systemen hilft.

#Einschränkungen

Unsere Arbeit hat einige Einschränkungen. Wenn zum Beispiel die Zustandsänderungen im Video nicht klar sichtbar sind, kann es schwierig sein, sie zu verfolgen. Trotz der Verwendung beschreibender Sprache besteht immer die Möglichkeit, dass einige Änderungen übersehen werden. Zukünftige Arbeiten könnten sich damit beschäftigen, mehr Historie in die Videos aufzunehmen, um diese Schwäche zu beheben.

#Fazit

In dieser Arbeit haben wir eine Methode vorgestellt, um die Verfahrenplanung in Anleitungsvideos durch die Betonung von Zustandsänderungen zu verbessern. Durch die Verwendung unseres SCHEMA-Frameworks haben wir gezeigt, dass es möglich ist, effektive und strukturierte Darstellungen von Aufgaben zu erstellen, die Änderungen im Zustand einbeziehen. Das verspricht viel für zukünftige Entwicklungen in der KI, die ein genaues Verständnis und die Ausführung von in Videos dargestellten Aufgaben erfordern.

#Zukünftige Richtungen

Wenn wir in die Zukunft blicken, gibt es mehrere potenzielle Wege für diese Forschung:

1. Erweiterung der Datensätze: Wir können daran arbeiten, grössere und vielfältigere Datensätze zu erstellen, die eine breitere Palette von Aufgaben und Aktivitäten erfassen.
2. Offene Vokabular-Einstellungen: Möglichkeiten zu erkunden, um Aufgaben ausserhalb eines festen Vokabulars zu behandeln, könnte die Flexibilität des Systems erhöhen.
3. Nutzung fortgeschrittener Modelle: Die Verwendung neuerer Modelle, die sowohl visuelle als auch textuelle Informationen besser verstehen können, könnte zu besseren Ergebnissen führen.

Durch die Erkundung dieser Richtungen hoffen wir, unseren Ansatz und die Anwendung in Verfahrenplanungssystemen weiter zu verfeinern, was zu einem tieferen Verständnis der in Anleitungsvideos dargestellten Aufgaben führt.