Leveraging Entity Information for Cross-Modality Correlation Learning: The Entity-Guided Multimodal Summarization

📄 arXiv: 2408.03149v1 📥 PDF

作者: Yanghai Zhang, Ye Liu, Shiwei Wu, Kai Zhang, Xukai Liu, Qi Liu, Enhong Chen

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-08-06

备注: In ACL-Findings 2024

💡 一句话要点

提出EGMS模型，利用实体信息增强跨模态相关性学习，提升多模态摘要生成质量。

🎯 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: 多模态摘要 实体信息 跨模态学习 知识蒸馏 BART模型

📋 核心要点

  1. 现有MSMO方法忽略了对象与其代表实体间的联系，导致摘要质量受限。
  2. EGMS模型利用双编码器处理文本-图像和实体-图像信息，并通过门控机制融合视觉数据。
  3. 实验表明，EGMS在公共MSMO数据集上表现优异，验证了实体信息的重要性。

📝 摘要（中文）

多媒体数据的快速增长推动了多模态输出的多模态摘要（MSMO）的发展，其目标是生成整合文本和相关图像的多模态摘要。多模态输入和输出中内容固有的异构性给MSMO的执行带来了重大挑战。传统方法通常采用对粗粒度图像-文本数据或单个视觉对象的整体视角，忽略了对象与其所代表的实体之间的本质联系。为了整合细粒度的实体知识，我们提出了一个实体引导的多模态摘要模型（EGMS）。我们的模型基于BART，利用具有共享权重的双多模态编码器来同时处理文本-图像和实体-图像信息。然后，一个门控机制结合视觉数据以增强文本摘要生成，同时通过来自预训练视觉-语言模型的知识蒸馏来改进图像选择。在公共MSMO数据集上的大量实验验证了EGMS方法的优越性，同时也证明了将实体信息纳入MSMO问题的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态摘要生成任务中，现有方法忽略实体信息，导致摘要质量不高的问题。现有方法通常只关注粗粒度的图像-文本对或者独立的视觉对象，而忽略了视觉对象与其代表的实体之间的关联，从而无法充分利用图像中的语义信息。

核心思路：论文的核心思路是利用实体信息来指导多模态摘要的生成。通过将图像中的视觉对象与其对应的实体进行关联，模型可以更好地理解图像的语义信息，从而生成更准确、更相关的摘要。具体来说，模型使用实体图像对来增强视觉信息的表达，并利用门控机制来融合不同模态的信息。

技术框架：EGMS模型基于BART架构，包含以下主要模块：1) 双多模态编码器：使用共享权重的双编码器分别处理文本-图像对和实体-图像对，提取多模态特征。2) 门控机制：融合来自文本-图像编码器和实体-图像编码器的视觉信息，增强文本摘要生成。3) 知识蒸馏：利用预训练的视觉-语言模型，指导图像选择过程，提高图像选择的准确性。

关键创新：EGMS模型的关键创新在于引入了实体信息来指导多模态摘要的生成。与现有方法相比，EGMS模型能够更好地利用图像中的语义信息，从而生成更准确、更相关的摘要。此外，EGMS模型还采用了双编码器和门控机制等技术，进一步提高了模型的性能。

关键设计：EGMS模型使用BART作为基础架构，并在此基础上进行了改进。双编码器采用共享权重，以减少参数量并提高训练效率。门控机制使用sigmoid函数来控制视觉信息的融合比例。知识蒸馏使用交叉熵损失函数来训练图像选择模块。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在公共MSMO数据集上进行了大量实验，结果表明EGMS模型显著优于现有方法。具体来说，EGMS模型在ROUGE指标上取得了明显的提升，证明了引入实体信息对于多模态摘要生成的重要性。实验结果还表明，EGMS模型的图像选择模块能够更准确地选择与文本相关的图像。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新闻摘要、产品描述生成、旅游景点介绍等领域。通过整合文本和图像信息，并利用实体知识，可以生成更丰富、更生动的多模态摘要，提升用户体验，并为信息检索和知识发现提供更有效的工具。未来，该技术有望在智能客服、教育、医疗等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

The rapid increase in multimedia data has spurred advancements in Multimodal Summarization with Multimodal Output (MSMO), which aims to produce a multimodal summary that integrates both text and relevant images. The inherent heterogeneity of content within multimodal inputs and outputs presents a significant challenge to the execution of MSMO. Traditional approaches typically adopt a holistic perspective on coarse image-text data or individual visual objects, overlooking the essential connections between objects and the entities they represent. To integrate the fine-grained entity knowledge, we propose an Entity-Guided Multimodal Summarization model (EGMS). Our model, building on BART, utilizes dual multimodal encoders with shared weights to process text-image and entity-image information concurrently. A gating mechanism then combines visual data for enhanced textual summary generation, while image selection is refined through knowledge distillation from a pre-trained vision-language model. Extensive experiments on public MSMO dataset validate the superiority of the EGMS method, which also prove the necessity to incorporate entity information into MSMO problem.