Leveraging Generative Language Models for Weakly Supervised Sentence Component Analysis in Video-Language Joint Learning

📄 arXiv: 2312.06699v1 📥 PDF

作者: Zaber Ibn Abdul Hakim, Najibul Haque Sarker, Rahul Pratap Singh, Bishmoy Paul, Ali Dabouei, Min Xu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-10

💡 一句话要点

利用生成式语言模型进行弱监督句子成分分析，提升视频-语言联合学习

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

关键词: 视频语言联合学习 生成式语言模型 弱监督学习 句子成分分析 视频文本检索

📋 核心要点

  1. 现有视频-语言模型在训练过程中对文本数据的理解不够深入，限制了下游任务的性能。
  2. 利用预训练LLM生成针对句子成分的文本样本，并学习句子成分的重要性，从而提升模型性能。
  3. 实验表明，该方法在视频-文本检索和视频片段检索任务中均取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用预训练大型语言模型（LLM）知识，通过生成针对特定句子成分的文本样本，来增强视频-语言模型对文本数据理解的方法。该方法引入了一个弱监督重要性估计模块，用于计算句子成分的相对重要性，并利用这些重要性来改进不同的视频-语言任务。实验结果表明，该方法在多个视频-语言任务中取得了显著的改进。特别是在视频-文本检索任务中，视频到文本的检索R@1指标相对提升了8.3%，文本到视频的检索R@1指标相对提升了1.4%。此外，在视频片段检索任务中，平均mAP相对提升了2.0%到13.7%。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频-语言模型在训练过程中，对文本数据的理解不够深入，无法充分利用文本信息。这导致模型在视频-文本检索、视频片段检索等下游任务中的性能受到限制。现有方法通常侧重于改进模型结构或训练策略，而忽略了句子成分的重要性。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练大型语言模型（LLM）的知识，通过生成针对特定句子成分的文本样本，来帮助模型学习句子成分的重要性。通过弱监督的方式，让模型自动学习哪些句子成分对于理解视频内容更重要，从而提升模型性能。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 利用预训练LLM，针对原始文本生成多个变体，每个变体突出或弱化不同的句子成分。2) 弱监督重要性估计模块，该模块根据生成的文本变体和对应的视频信息，计算每个句子成分的相对重要性。3) 将计算得到的句子成分重要性融入到视频-语言模型的训练过程中，例如，在计算损失函数时，对重要的句子成分赋予更高的权重。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用生成式语言模型来辅助视频-语言模型的训练，通过生成针对特定句子成分的文本样本，实现了对句子成分重要性的弱监督学习。这与以往直接训练视频-语言模型的方法不同，它显式地考虑了句子成分的重要性，从而提升了模型对文本数据的理解能力。

关键设计：在利用LLM生成文本变体时，需要设计合适的prompt，以确保生成的文本能够有效地突出或弱化特定的句子成分。弱监督重要性估计模块的设计需要考虑如何有效地融合视频和文本信息，以准确地估计句子成分的重要性。损失函数的设计需要考虑如何将句子成分的重要性融入到模型的训练过程中，例如，可以使用加权交叉熵损失函数，对重要的句子成分赋予更高的权重。具体的LLM选择、prompt设计、重要性估计模块的结构和损失函数的形式等超参数需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在视频-文本检索任务中取得了显著的性能提升，视频到文本的检索R@1指标相对提升了8.3%，文本到视频的检索R@1指标相对提升了1.4%。在视频片段检索任务中，平均mAP相对提升了2.0%到13.7%。这些结果表明，该方法能够有效地提升视频-语言模型对文本数据的理解能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种视频理解相关的任务，例如视频内容检索、视频摘要生成、视频问答等。通过提升模型对文本数据的理解能力，可以提高这些任务的准确性和效率。此外，该方法还可以扩展到其他多模态学习任务中，例如图像-文本匹配、音频-视频同步等。

📄 摘要（原文）

A thorough comprehension of textual data is a fundamental element in multi-modal video analysis tasks. However, recent works have shown that the current models do not achieve a comprehensive understanding of the textual data during the training for the target downstream tasks. Orthogonal to the previous approaches to this limitation, we postulate that understanding the significance of the sentence components according to the target task can potentially enhance the performance of the models. Hence, we utilize the knowledge of a pre-trained large language model (LLM) to generate text samples from the original ones, targeting specific sentence components. We propose a weakly supervised importance estimation module to compute the relative importance of the components and utilize them to improve different video-language tasks. Through rigorous quantitative analysis, our proposed method exhibits significant improvement across several video-language tasks. In particular, our approach notably enhances video-text retrieval by a relative improvement of 8.3\% in video-to-text and 1.4\% in text-to-video retrieval over the baselines, in terms of R@1. Additionally, in video moment retrieval, average mAP shows a relative improvement ranging from 2.0\% to 13.7 \% across different baselines.