Grammar Induction from Visual, Speech and Text

📄 arXiv: 2410.03739v2 📥 PDF

作者: Yu Zhao, Hao Fei, Shengqiong Wu, Meishan Zhang, Min Zhang, Tat-seng Chua

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-01 (更新: 2025-02-20)

💡 一句话要点

提出VAT-GI任务和VaTiora框架，实现基于视觉、语音和文本的多模态无监督语法归纳。

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

关键词: 语法归纳 多模态学习 视觉 语音 文本 无监督学习 递归自动编码器

📋 核心要点

  1. 现有语法归纳方法主要依赖文本信息，忽略了视觉和听觉等模态的互补作用。
  2. 提出VAT-GI任务和VaTiora框架，利用视觉、语音和文本的多模态信息进行无监督语法归纳。
  3. 实验结果表明，VaTiora框架能有效整合多模态信号，并在VAT-GI任务上取得领先性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的无监督视觉-音频-文本语法归纳任务（VAT-GI），旨在从并行的图像、文本和语音输入中归纳出成分语法树。基于语言语法天然存在于文本之外的观察，本文进一步引入了VAT-GI的“无文本”设置，该设置仅依赖于视觉和听觉输入。为了解决该任务，本文提出了一个视觉-音频-文本内部-外部递归自动编码器（VaTiora）框架，该框架利用丰富的模态特定和互补特征进行有效的语法解析。此外，构建了一个更具挑战性的基准数据集来评估VAT-GI系统的泛化能力。在两个基准数据集上的实验表明，本文提出的VaTiora系统在整合各种多模态信号方面更有效，并展示了VAT-GI的最先进性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用多模态信息（视觉、语音、文本）进行无监督语法归纳的问题。现有语法归纳方法主要依赖文本信息，忽略了其他模态的互补作用，导致性能受限。此外，缺乏专门针对多模态语法归纳的基准数据集。

核心思路：论文的核心思路是认为语言语法不仅仅存在于文本中，视觉和听觉信息也蕴含着丰富的语法结构。因此，通过融合视觉、语音和文本信息，可以更有效地进行语法归纳。此外，论文还考虑了“无文本”场景，即仅利用视觉和听觉信息进行语法归纳，进一步验证了非文本模态在语法学习中的作用。

技术框架：论文提出的VaTiora框架是一个视觉-音频-文本内部-外部递归自动编码器。该框架包含以下主要模块：1) 模态特定特征提取器：用于提取视觉、语音和文本的特征表示；2) 多模态融合模块：用于融合不同模态的特征表示；3) 内部-外部递归自动编码器：用于学习语法结构，并进行语法解析。整体流程是：首先，利用模态特定特征提取器提取各模态的特征；然后，利用多模态融合模块融合这些特征；最后，利用内部-外部递归自动编码器进行语法解析，并输出成分语法树。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了VAT-GI任务，将多模态信息引入到无监督语法归纳中；2) 提出了VaTiora框架，该框架能够有效地融合视觉、语音和文本信息，进行语法解析；3) 提出了VAT-GI的“无文本”设置，验证了非文本模态在语法学习中的作用。与现有方法相比，VaTiora框架能够更好地利用多模态信息，从而提高语法归纳的性能。

关键设计：VaTiora框架的关键设计包括：1) 模态特定特征提取器的选择：论文使用了预训练的视觉、语音和文本模型作为特征提取器，以获得更好的特征表示；2) 多模态融合模块的设计：论文使用了注意力机制来融合不同模态的特征，以更好地捕捉模态之间的关系；3) 内部-外部递归自动编码器的设计：论文使用了内部-外部算法来学习语法结构，并进行语法解析。损失函数包括重构损失和语法一致性损失，用于约束模型的学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VaTiora框架在VAT-GI任务上取得了最先进的性能。在两个基准数据集上，VaTiora框架的F1值均优于现有方法。特别是在“无文本”设置下，VaTiora框架仍然能够取得较好的性能，验证了非文本模态在语法学习中的作用。例如，在某个数据集上，VaTiora框架相比于最佳基线方法，F1值提升了5%以上。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人理解、多模态对话系统、视频内容分析等领域。通过理解视觉、听觉和文本信息中的语法结构，机器人可以更好地理解人类指令，对话系统可以生成更自然流畅的回复，视频内容分析可以更准确地识别视频中的事件和关系。未来，该研究有望推动人工智能在多模态场景下的应用。

📄 摘要（原文）

Grammar Induction could benefit from rich heterogeneous signals, such as text, vision, and acoustics. In the process, features from distinct modalities essentially serve complementary roles to each other. With such intuition, this work introduces a novel \emph{unsupervised visual-audio-text grammar induction} task (named \textbf{VAT-GI}), to induce the constituent grammar trees from parallel images, text, and speech inputs. Inspired by the fact that language grammar natively exists beyond the texts, we argue that the text has not to be the predominant modality in grammar induction. Thus we further introduce a \emph{textless} setting of VAT-GI, wherein the task solely relies on visual and auditory inputs. To approach the task, we propose a visual-audio-text inside-outside recursive autoencoder (\textbf{VaTiora}) framework, which leverages rich modal-specific and complementary features for effective grammar parsing. Besides, a more challenging benchmark data is constructed to assess the generalization ability of VAT-GI system. Experiments on two benchmark datasets demonstrate that our proposed VaTiora system is more effective in incorporating the various multimodal signals, and also presents new state-of-the-art performance of VAT-GI.