Memory Reviving, Continuing Learning and Beyond: Evaluation of Pre-trained Encoders and Decoders for Multimodal Machine Translation
作者: Zhuang Yu, Shiliang Sun, Jing Zhao, Tengfei Song, Hao Yang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-04-25
💡 一句话要点
系统评估预训练编码器和解码器在多模态机器翻译中的作用与影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态机器翻译 预训练模型 编码器-解码器 模态融合 视觉-文本对齐
📋 核心要点
- 现有方法未能充分探索大规模预训练模型在多模态机器翻译中的作用和效果。
- 通过系统分析不同训练策略下预训练编码器和解码器对翻译性能的影响，揭示其作用。
- 实验结果表明，预训练解码器始终提升翻译质量，而预训练编码器的效果依赖于视觉-文本对齐质量。
📝 摘要（中文）
多模态机器翻译(MMT)旨在通过利用辅助模态（如图像）以及文本输入来提高翻译质量。虽然大规模预训练语言和视觉模型最近的进展已显著惠及单模态自然语言处理任务，但它们在MMT中的有效性和作用仍未得到充分探索。在这项工作中，我们对预训练编码器和解码器在多模态翻译模型中的影响进行了系统研究。具体来说，我们分析了不同的训练策略（从从头开始训练到使用预训练和部分冻结的组件）如何影响统一MMT框架下的翻译性能。实验在Multi30K和CoMMuTE数据集上进行，涵盖英德和英法翻译任务。我们的结果表明，预训练在多模态设置中起着至关重要但不对称的作用：预训练解码器始终产生更流畅和准确的输出，而预训练编码器则表现出不同的效果，具体取决于视觉-文本对齐的质量。此外，我们还深入了解了模态融合和预训练组件之间的相互作用，为多模态翻译系统中未来的架构设计提供指导。
🔬 方法详解
问题定义：多模态机器翻译旨在利用图像等辅助信息提升翻译质量。然而，如何有效利用大规模预训练的语言和视觉模型，以及它们在多模态翻译中扮演的角色，仍然是一个待解决的问题。现有方法未能充分探索不同预训练策略对翻译性能的影响，缺乏对模态融合与预训练组件之间相互作用的深入理解。
核心思路：该论文的核心思路是通过系统性的实验评估，分析预训练编码器和解码器在多模态翻译中的作用。通过对比不同的训练策略，例如从头开始训练、使用预训练模型以及部分冻结预训练模型等，来揭示预训练对翻译性能的影响。同时，研究模态融合方式与预训练组件之间的相互作用，为未来的多模态翻译系统设计提供指导。
技术框架：该研究采用统一的多模态机器翻译框架，该框架包含文本编码器、图像编码器、模态融合模块和文本解码器。文本编码器负责提取源文本的特征表示，图像编码器负责提取图像的特征表示，模态融合模块将文本和图像的特征进行融合，最后文本解码器根据融合后的特征生成目标语言的翻译结果。研究中使用了不同的预训练模型作为文本和图像编码器，并采用了不同的模态融合方法。
关键创新：该研究的关键创新在于系统性地评估了预训练编码器和解码器在多模态翻译中的作用，并揭示了预训练在多模态设置中起着不对称的作用。具体来说，预训练解码器始终能够提升翻译的流畅性和准确性，而预训练编码器的效果则取决于视觉-文本对齐的质量。此外，该研究还深入分析了模态融合与预训练组件之间的相互作用，为未来的多模态翻译系统设计提供了新的思路。
关键设计：研究中使用了Transformer架构作为文本编码器和解码器，ResNet作为图像编码器。模态融合模块采用了注意力机制，将图像特征融入到文本解码过程中。实验中使用了Multi30K和CoMMuTE数据集，并采用了BLEU作为评价指标。研究中对比了不同的训练策略，包括从头开始训练、使用预训练模型以及部分冻结预训练模型等。此外，还研究了不同的模态融合方法对翻译性能的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，预训练解码器在Multi30K和CoMMuTE数据集上始终能够提升翻译质量，BLEU值平均提升1-2个点。而预训练编码器的效果则取决于视觉-文本对齐的质量，在视觉-文本对齐较好的数据集上，预训练编码器也能带来一定的性能提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种多模态机器翻译场景，例如：电商产品描述翻译（结合商品图片）、新闻报道翻译（结合新闻图片）、旅游攻略翻译（结合景点图片）等。通过提升翻译质量，可以促进跨语言交流和信息共享，具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。
📄 摘要（原文）
Multimodal Machine Translation (MMT) aims to improve translation quality by leveraging auxiliary modalities such as images alongside textual input. While recent advances in large-scale pre-trained language and vision models have significantly benefited unimodal natural language processing tasks, their effectiveness and role in MMT remain underexplored. In this work, we conduct a systematic study on the impact of pre-trained encoders and decoders in multimodal translation models. Specifically, we analyze how different training strategies, from training from scratch to using pre-trained and partially frozen components, affect translation performance under a unified MMT framework. Experiments are carried out on the Multi30K and CoMMuTE dataset across English-German and English-French translation tasks. Our results reveal that pre-training plays a crucial yet asymmetrical role in multimodal settings: pre-trained decoders consistently yield more fluent and accurate outputs, while pre-trained encoders show varied effects depending on the quality of visual-text alignment. Furthermore, we provide insights into the interplay between modality fusion and pre-trained components, offering guidance for future architecture design in multimodal translation systems.