Multi-modal Sentence Summarization with Modality Attention and Image Filtering 论文笔记 2019-05-05

 

 

五个月没写博客了,不熟悉我的人大概以为我挂了……

总之呢这段时间还是成长了很多,在加拿大实习的两个多月来,我在编码能力和眼界上都有了极大长进。当然,我也点上了烹饪技能点。

废话不多说,我们来看一篇论文,就是标题所说的使用模态注意力和图像过滤机制的多模态句子摘要。

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个人见解

宗成庆老师的这篇文章发表于ACL"18,同时获得了国家自然科学基金的支持。文章着眼于利用图片信息提升摘要与原文本的相关性。

原文:www.nlpr.ia.ac.cn/cip/ZongPublications/2018/2018HaoranLiIJCAI.pdf

在处理图片信息的时候,这个模型使用了VGG-19,提取特征的能力上没有什么问题。

亮点

这篇文章的思路与一般的额外信息有一些区别,同是用额外信息干涉指导文本生成,这个模型同时使用了两个attention,并提出了一种加权机制将两个attention组合起来。在我读过的另一篇文章《Diversity driven Attention Model for Query-based Abstractive Summarization》中,作者试图用query的context干涉document的context,而不直接显性参与decoder的过程。

文中计算权值的时候,充分考虑了各种可能性;在Image Attention Filter那一块,将数个特征非线性组合起来,虽然显得参数有点多,好在不无道理。

贡献了一个全新的数据集(动用了10个研究生,真有钱),脱胎于Gigawords,对这个领域做出了基础性贡献。

想法

首先,对于数据集,我认为可以选择替代的数据集,可能是我之前做过中文摘要,我很自然地就想到了LCSTS,可以用同样的方法构建数据集,但是这个很费时间精力,而且并不是什么突出的想法贡献。

其次,为什么用VGG提取特征?在这个框架里,VGG提取特征取到的效果我持保留态度。即使有了图片特征又能怎么样呢?到底是一个怎样的机制让VGG的图片特征与关键字对上的?我认为这样的attention拼凑框架思路时非常棒的,但是图片特征与文字的多模态映射我始终不明白how it works. 作为替代方法,我很自然地想到了CV里的目标检测,使用选择性搜索,SVM判断图像中的实体,再作为特征送进模型,我认为这是一个更接近直觉的做法。

再次,Image Filtering这个做法我认为需要改进为更加reasonable的做法。我们完全可以做一个key-word版本的Filter。Filter有两个版本,Image Attention Filter的系数Ia是根据图像与文本的相关性来控制图像干预的程度;而Image Context Filter的系数Tc是用来突出图像特征的。这个想法理应可以迁移到word的使用上。

最后,文中用到的小trick,texrual coverage mechanism,为了解决结巴问题,我们可以考虑其他的机制,比如将context vector做软正交化处理。

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摘要

本文介绍了一种多模态句子摘要任务,输入为一张图片和一对句子,输出为摘要。作者称其为MMSS任务。任务的难点在于怎么将视觉信息输入到框架里,以及怎么减小噪音。针对这两个问题,作者分别提出了两个方法:同时施加不同的注意力到文本和图片上;使用图像过滤Image Filter来降噪。

介绍主要是讲了文本摘要的历史,以及多模态方法最早应用在翻译领域,表现特别好,但是作者认为在摘要上表现得应该更好。

 

在解决MMSS任务的时候,作者准备使用分层注意力机制,底层分别关注图片和文本的内部,而上层对两个模态进行平衡。因为图片不能表现很多抽象内容,所以图片特征需要过滤去噪;为了解决生成句子结巴的问题,使用了coverage方法。

顺便他们做了一个数据集,真是让人肝疼的工作量。

图片展示了多模态模型的实际效果要好于文本模型。

 

模型

 模型简图如下:

模型可见由句子编码器,图片编码器,摘要解码器和图片过滤器四个部分组成。

 

Encoder

句子编码器使用的是双向GRU,这个没什么好说的。

图片编码器使用了VGG19,抽取了两种特征:7x7x512的局部特征(flatten之后成为了49x512),和4096维的全局特征。其中局部特征表示为

 

 

Decoder

单元使用单向的GRU:

初始状态$s_0$进行了改进。

其中,q为全局特征,a为各个局部特征,如上文所说。

图像和两边的context使用下述公式进行平衡和维度统一:

两个β都是系数:

而对于context的计算与原先的attention没有两样。

对于文字attention:

 

但是对于图片attention有一些不同的地方在于,图片类似于文本的序列输入,所以对每个图片进行注意力加权:

文章也提到了coverage model,但是我在这里略过。

 

Image Filter

 

文章提到了两种filter:Image Attention Filter和Image Context Filter。

Image Attention Filter的目的在于“directly applied to change the attention scale between image and text”,即根据图片相关性进行数值控制。

其中$s_0$是decoder的初始状态,q是图片全局特征,这两个参数用来表示图片相关性;$s_{t-1}$是decoder上一个time step的状态,用来表示与下一个单词的联系。

 

对于Image Context Vector,作者解释是脱胎于以前的思路(“Image context filter is partially inspired by gating mechanism which has gained great popularity in neural network models”),但是应用在多模态方法上仍属创新。

 

 

 

 

数据集

数据集的文本部分来源于Gigaword Corpus,作者使用Yahoo,以摘要为关键词搜索了top 5的图片,最后由真人选出最适合的,还做了交叉验证,最后剩下66000左右的数据。

评测结果

 

进步是显著的,但作者的很多结论还是进行了实验,然后反推进行最后的选择。这也是一个做选择的思路——都试试看就行了。

 

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