Video-Helpful Multimodal Machine Translation

📄 arXiv: 2310.20201v1 📥 PDF

作者: Yihang Li, Shuichiro Shimizu, Chenhui Chu, Sadao Kurohashi, Wei Li

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-31

备注: Accepted by EMNLP 2023 Main Conference (long paper)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EVA数据集和SAFA模型以解决多模态翻译中的歧义问题

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

关键词: 多模态翻译 视频辅助 歧义消解 选择性注意力 字幕翻译 EVA数据集 SAFA模型

📋 核心要点

  1. 现有多模态机器翻译方法在处理语言歧义时效果不佳，视频信息未能有效利用。
  2. 本文提出EVA数据集和SAFA模型，利用视频信息进行字幕的消歧，增强翻译质量。
  3. 实验结果显示，SAFA模型在翻译性能上显著优于现有的多模态翻译模型，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

现有的多模态机器翻译（MMT）数据集主要由图像和视频字幕组成，缺乏语言歧义性，导致视觉信息在生成翻译时效果不佳。为了解决这一问题，本文引入了EVA（扩展训练集和视频辅助评估集），包含852k日英平行字幕对和520k中英平行字幕对，以及相应的视频片段。EVA不仅提供了丰富的训练集，还包含了视频辅助评估集，其中字幕具有歧义性，且视频在消歧方面具有帮助。此外，本文提出了基于选择性注意力模型的SAFA模型，结合了帧注意力损失和歧义增强两种新方法，旨在充分利用EVA中的视频进行消歧。实验结果表明，视觉信息及所提方法显著提升了翻译性能，SAFA模型的表现优于现有MMT模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态机器翻译中视频信息未能有效消歧的问题。现有方法在处理含有歧义的字幕时，未能充分利用视频信息，导致翻译质量下降。

核心思路：论文提出了EVA数据集，包含具有歧义性的字幕和相应的视频片段，并设计了SAFA模型，通过引入帧注意力损失和歧义增强方法，充分利用视频信息进行字幕消歧。

技术框架：SAFA模型基于选择性注意力机制，主要包括两个模块：帧注意力模块和歧义增强模块。帧注意力模块专注于视频帧的选择性信息，而歧义增强模块则通过生成多样化的歧义实例来训练模型。

关键创新：最重要的创新在于EVA数据集的构建和SAFA模型的设计，特别是帧注意力损失和歧义增强方法的引入，使得模型能够更有效地利用视频信息进行翻译消歧。

关键设计：模型中使用了选择性注意力机制，损失函数包括帧注意力损失，旨在优化视频帧对翻译的贡献。此外，歧义增强方法通过生成多样化的训练样本，提升了模型的鲁棒性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAFA模型在EVA数据集上的翻译性能显著优于现有的多模态翻译模型，具体提升幅度达到XX%。通过引入视频信息，模型在处理歧义字幕时的准确率和流畅性均得到了显著改善，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括影视翻译、在线教育和多语言内容生成等。通过有效利用视频信息进行翻译消歧，能够提升用户体验，促进跨语言交流。未来，该方法有望扩展到更多语言对和不同类型的多模态数据，推动多模态翻译技术的发展。

📄 摘要（原文）

Existing multimodal machine translation (MMT) datasets consist of images and video captions or instructional video subtitles, which rarely contain linguistic ambiguity, making visual information ineffective in generating appropriate translations. Recent work has constructed an ambiguous subtitles dataset to alleviate this problem but is still limited to the problem that videos do not necessarily contribute to disambiguation. We introduce EVA (Extensive training set and Video-helpful evaluation set for Ambiguous subtitles translation), an MMT dataset containing 852k Japanese-English (Ja-En) parallel subtitle pairs, 520k Chinese-English (Zh-En) parallel subtitle pairs, and corresponding video clips collected from movies and TV episodes. In addition to the extensive training set, EVA contains a video-helpful evaluation set in which subtitles are ambiguous, and videos are guaranteed helpful for disambiguation. Furthermore, we propose SAFA, an MMT model based on the Selective Attention model with two novel methods: Frame attention loss and Ambiguity augmentation, aiming to use videos in EVA for disambiguation fully. Experiments on EVA show that visual information and the proposed methods can boost translation performance, and our model performs significantly better than existing MMT models. The EVA dataset and the SAFA model are available at: https://github.com/ku-nlp/video-helpful-MMT.git.