이야기 TR: 내러티브 중심 비디오 시간적 검색에 대한 이론적 사고의 논리
현재 비디오 순간 검색은 행동 중심적인 작업에 뛰어나지만 내러티브 콘텐츠에 어려움을 겪고 있습니다. 모델은 \textit{무엇이 일어나고 있는지}를 볼 수 있지만 \textit{왜 그것이 중요하게 여겨지는지}를 이유하지 못합니다. 이 의미의 격차는 표면 수준의 관찰에서 암시적 의도, 정신 상태 및 내러티브의 인과성을 추론할 수 있는 \textbf{이론적 사고 (ToM, Theory of Mind)}의 부족으로부터 유래합니다.
우리는 \textbf{이야기 TR}을 제안합니다. 이는 내러티브 단편 비디오(짧은 비디오/리얼)에 대한 첫 번째 시간적 검색 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 8.1k 샘플을 포함하고 있으며, 이 샘플들은 내러티브 단편 비디오가 적합한 테스트베드입니다. 이 비디오들은 높은 정보 밀도에 의해 의미가 인코딩됩니다. 예를 들어, 눈치를 주는 눈과 한숨은 단독으로 눈치를 주는 눈과는 완전히 다른 의미를 가지고 있습니다. 그러나 멀티모달적 인 감각만으로는 충분하지 않습니다. 이론적 사고가 필요합니다. 왜냐하면, 예를 들어,
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