M^2ConceptBase: A Fine-Grained Aligned Concept-Centric Multimodal Knowledge Base

📄 arXiv: 2312.10417v3 📥 PDF

作者: Zhiwei Zha, Jiaan Wang, Zhixu Li, Xiangru Zhu, Wei Song, Yanghua Xiao

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-16 (更新: 2025-01-24)

备注: Accepted by CIKM2024. The code and data can be found at https://github.com/AwellmanZha/M2ConceptBase

💡 一句话要点

提出M^2ConceptBase：一个细粒度对齐的概念中心多模态知识库

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态知识库 概念中心 视觉语义 符号 grounding 视觉问答

📋 核心要点

  1. 现有MMKB缺乏视觉语义与语言概念的细粒度关联，限制了多模态模型的视觉概念认知能力。
  2. M^2ConceptBase以概念为中心，关联图像和文本描述，并提出上下文感知的多模态符号 grounding 方法进行对齐。
  3. 实验表明，M^2ConceptBase显著提升了VQA模型在OK-VQA任务上的性能，并增强了多模态大模型的概念理解能力。

📝 摘要（中文）

多模态知识库(MMKBs)提供跨模态对齐的知识，这对于多模态任务至关重要。然而，现有MMKBs中的图像通常是为百科知识图谱中的实体收集的。因此，缺乏视觉语义与语言概念的详细关联，这对于多模态模型的视觉概念认知能力至关重要。为了解决这个差距，我们引入了M^2ConceptBase，这是第一个概念中心的MMKB。M^2ConceptBase将概念建模为节点，节点关联图像和详细的文本描述。我们提出了一种上下文感知的多模态符号 grounding 方法，利用图像-文本数据集中的上下文信息来对齐概念-图像和概念-描述对。M^2ConceptBase包含951K张图像和152K个概念，每个概念平均链接到6.27张图像和一个描述，确保了全面的视觉和文本语义。人工评估证实了超过95%的对齐准确率，突显了其质量。此外，我们的实验表明，M^2ConceptBase显著提高了VQA模型在OK-VQA任务上的性能。M^2ConceptBase还通过检索增强，大幅提升了多模态大型语言模型在两个概念相关任务中的细粒度概念理解能力，凸显了其价值。

🔬 方法详解

问题定义：现有MMKB主要面向百科知识图谱中的实体，缺乏对概念的细粒度视觉语义关联。这导致多模态模型在理解和推理视觉概念时存在困难，尤其是在需要细粒度视觉信息的任务中。现有方法难以有效利用图像-文本数据中的上下文信息进行概念与视觉信息的对齐。

核心思路：M^2ConceptBase的核心思路是以概念为中心构建多模态知识库，将每个概念与多个图像和文本描述关联。通过上下文感知的多模态符号 grounding 方法，利用图像-文本数据集中的上下文信息，更准确地对齐概念-图像和概念-描述对。这种设计旨在提供更丰富的视觉语义信息，提升多模态模型对概念的理解能力。

技术框架：M^2ConceptBase的构建主要包含以下几个阶段：1) 概念收集与整理：从现有知识图谱和文本语料库中提取概念，并进行清洗和规范化。2) 图像收集：为每个概念收集相关的图像，利用搜索引擎和图像数据集。3) 文本描述生成：为每个概念生成详细的文本描述，可以利用现有文本或通过文本生成模型生成。4) 上下文感知的多模态符号 grounding：利用图像-文本数据集中的上下文信息，对齐概念-图像和概念-描述对。5) 人工评估：对对齐结果进行人工评估，确保知识库的质量。

关键创新：M^2ConceptBase的关键创新在于其概念中心的组织方式和上下文感知的多模态符号 grounding 方法。与以往以实体为中心的MMKB不同，M^2ConceptBase更关注概念的细粒度视觉语义关联。上下文感知的 grounding 方法能够更准确地利用图像-文本数据中的上下文信息，提高对齐的准确率。

关键设计：上下文感知的多模态符号 grounding 方法可能包含以下关键设计：1) 上下文编码器：利用Transformer等模型对图像和文本的上下文信息进行编码。2) 对齐模块：计算概念与图像/文本之间的相似度，并利用上下文信息进行加权。3) 损失函数：设计合适的损失函数，例如对比损失或三元组损失，以优化对齐效果。具体参数设置和网络结构未知，需要参考论文细节。

📊 实验亮点

实验结果表明，M^2ConceptBase显著提升了VQA模型在OK-VQA任务上的性能。此外，通过检索增强，M^2ConceptBase大幅提升了多模态大型语言模型在两个概念相关任务中的细粒度概念理解能力。人工评估证实了超过95%的对齐准确率，验证了知识库的质量。

🎯 应用场景

M^2ConceptBase可应用于多种多模态任务，如视觉问答、图像描述、视觉推理等。它能够提升模型对细粒度概念的理解能力，从而提高任务的性能。此外，M^2ConceptBase还可以作为多模态大型语言模型的知识来源，通过检索增强提高其生成能力和知识覆盖面。未来，该知识库可以扩展到更多领域，支持更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Multimodal knowledge bases (MMKBs) provide cross-modal aligned knowledge crucial for multimodal tasks. However, the images in existing MMKBs are generally collected for entities in encyclopedia knowledge graphs. Therefore, detailed groundings of visual semantics with linguistic concepts are lacking, which are essential for the visual concept cognition ability of multimodal models. Addressing this gap, we introduce M^2ConceptBase, the first concept-centric MMKB. M^2ConceptBase models concepts as nodes with associated images and detailed textual descriptions. We propose a context-aware multimodal symbol grounding approach to align concept-image and concept-description pairs using context information from image-text datasets. Comprising 951K images and 152K concepts, M^2ConceptBase links each concept to an average of 6.27 images and a single description, ensuring comprehensive visual and textual semantics. Human studies confirm more than 95% alignment accuracy, underscoring its quality. Additionally, our experiments demonstrate that M^2ConceptBase significantly enhances VQA model performance on the OK-VQA task. M^2ConceptBase also substantially improves the fine-grained concept understanding capabilities of multimodal large language models through retrieval augmentation in two concept-related tasks, highlighting its value.