Unsupervised Multimodal Clustering for Semantics Discovery in Multimodal Utterances

📄 arXiv: 2405.12775v1 📥 PDF

作者: Hanlei Zhang, Hua Xu, Fei Long, Xin Wang, Kai Gao

分类: cs.MM, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-05-21

备注: Accepted by ACL 2024, Main Conference, Long Paper

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出无监督多模态聚类方法以发现多模态话语的语义

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无监督学习 多模态聚类 语义发现 人机交互 数据增强 表示学习 聚类算法

📋 核心要点

  1. 现有方法在无监督场景中难以有效利用非语言信息，导致复杂语义的识别能力不足。
  2. 本文提出的UMC方法通过构建增强视图和动态样本选择，提升了多模态数据的表示学习效果。
  3. UMC在基准多模态意图和对话行为数据集上表现优异，聚类指标提升2-6%，显示出显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

理解多模态话语的语义对于人机交互至关重要。现有方法在无监督场景中利用非语言信息识别复杂语义方面存在局限。本文提出了一种新颖的无监督多模态聚类方法（UMC），通过构建多模态数据的增强视图进行预训练，从而为后续聚类建立良好的表示。UMC动态选择高质量样本作为表示学习的指导，并自动确定每个聚类的最优top-$K$参数。最终，利用高质量和低质量样本共同学习有助于有效聚类的表示。实验结果表明，UMC在聚类指标上较最先进方法提升了2-6%的得分，标志着该领域的首次成功尝试。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在无监督场景中如何有效利用多模态数据中的非语言信息以发现复杂语义的问题。现有方法在这一方面存在明显的不足，无法充分挖掘多模态数据的潜力。

核心思路：UMC方法的核心思路是通过构建多模态数据的增强视图进行预训练，从而为后续的聚类任务提供良好的初始表示。同时，动态选择高质量样本作为指导，确保表示学习的有效性。

技术框架：UMC的整体架构包括数据增强、预训练、样本选择和聚类四个主要模块。首先，通过数据增强生成多种视图；然后进行预训练以学习初始表示；接着动态选择样本；最后进行聚类分析。

关键创新：UMC的主要创新在于其独特的增强视图构建方法和动态样本选择策略。这与现有方法的静态样本选择和固定视图构建形成鲜明对比，显著提升了聚类效果。

关键设计：UMC在样本选择中引入了基于邻居密度的高质量样本评估机制，并自动确定每个聚类的最优top-$K$参数。这些设计细节确保了聚类过程中的样本选择更加精准，从而提升了整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UMC在基准多模态意图和对话行为数据集上实现了2-6%的聚类指标提升，超越了当前最先进的方法。这一结果不仅验证了UMC的有效性，也标志着无监督多模态聚类领域的一次重要突破。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、语音识别和情感分析等。通过更好地理解多模态话语的语义，UMC可以提升智能助手、聊天机器人等系统的交互能力，进而改善用户体验。未来，该方法有望在更广泛的多模态学习任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Discovering the semantics of multimodal utterances is essential for understanding human language and enhancing human-machine interactions. Existing methods manifest limitations in leveraging nonverbal information for discerning complex semantics in unsupervised scenarios. This paper introduces a novel unsupervised multimodal clustering method (UMC), making a pioneering contribution to this field. UMC introduces a unique approach to constructing augmentation views for multimodal data, which are then used to perform pre-training to establish well-initialized representations for subsequent clustering. An innovative strategy is proposed to dynamically select high-quality samples as guidance for representation learning, gauged by the density of each sample's nearest neighbors. Besides, it is equipped to automatically determine the optimal value for the top-$K$ parameter in each cluster to refine sample selection. Finally, both high- and low-quality samples are used to learn representations conducive to effective clustering. We build baselines on benchmark multimodal intent and dialogue act datasets. UMC shows remarkable improvements of 2-6\% scores in clustering metrics over state-of-the-art methods, marking the first successful endeavor in this domain. The complete code and data are available at https://github.com/thuiar/UMC.