C${^2}$RL: Content and Context Representation Learning for Gloss-free Sign Language Translation and Retrieval

📄 arXiv: 2408.09949v1 📥 PDF

作者: Zhigang Chen, Benjia Zhou, Yiqing Huang, Jun Wan, Yibo Hu, Hailin Shi, Yanyan Liang, Zhen Lei, Du Zhang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-08-19

💡 一句话要点

提出C${^2}$RL，用于无词汇的手语翻译和检索，提升表征学习能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 手语表征学习 无词汇翻译 手语检索 对比学习 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有无词汇手语表征学习方法难以有效编码手语视频中复杂且上下文相关的特征，导致性能欠佳。
  2. C${^2}$RL通过隐式内容学习(ICL)和显式上下文学习(ECL)来提升手语表征，分别关注手语的内容和上下文。
  3. 实验表明，C${^2}$RL在多个数据集的无词汇手语翻译和检索任务中均取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为C${^2}$RL的创新预训练范式，用于无词汇的手语表征学习(SLRL)。现有无词汇SLRL方法在编码手语视频复杂的、上下文敏感的特征时面临挑战，尤其是在使用非单调视频-文本对齐策略时难以区分关键的手语特征。C${^2}$RL强调SLRL的两个关键方面：隐式内容学习(ICL)和显式上下文学习(ECL)。ICL深入研究交流的内容，捕捉手语的细微差别、强调、时序和节奏。ECL侧重于理解手语的上下文含义，并将其转换为等效的句子。大量实验表明，ICL和ECL的联合优化能够产生鲁棒的手语表征，并在无词汇的手语翻译(SLT)和手语检索(SLRet)任务中获得显著的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无词汇手语表征学习(SLRL)中，现有方法难以有效捕捉手语视频中复杂、上下文相关特征的问题。现有方法主要依赖非单调的视频-文本对齐，难以准确提取关键的手语特征，导致下游任务（如手语翻译和检索）的性能受限。

核心思路：论文的核心思路是将手语表征学习分解为两个互补的部分：隐式内容学习(ICL)和显式上下文学习(ECL)。ICL侧重于学习手语本身的内容信息，包括手势的细微差别、强调、时序和节奏等。ECL则侧重于理解手语的上下文含义，将其转化为对应的句子。通过联合优化ICL和ECL，模型可以更全面地理解手语视频，从而提升表征学习的效果。

技术框架：C${^2}$RL的整体框架包含两个主要模块，分别对应ICL和ECL。ICL模块通常采用视频编码器（如3D CNN或Transformer）来提取视频特征，并通过对比学习等方法，学习区分不同的手语内容。ECL模块则利用文本解码器（如Transformer）将视频特征转化为对应的句子，并通过语言模型损失函数来优化上下文理解能力。两个模块联合训练，共享视频编码器的参数。

关键创新：C${^2}$RL的关键创新在于同时关注手语的内容和上下文信息，并设计了相应的学习模块。与以往只关注视频-文本对齐的方法相比，C${^2}$RL能够更全面地理解手语视频，从而提升表征学习的效果。此外，ICL和ECL的联合优化也能够促进两个模块之间的信息交互，进一步提升模型的性能。

关键设计：ICL模块的关键设计在于选择合适的视频编码器和对比学习策略。例如，可以使用预训练的3D CNN来提取视频特征，并使用InfoNCE损失函数来最大化相同手语视频的不同视角之间的互信息。ECL模块的关键设计在于选择合适的文本解码器和语言模型损失函数。例如，可以使用Transformer解码器，并使用交叉熵损失函数来优化生成句子的准确性。此外，还可以使用数据增强技术来增加训练数据的多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

C${^2}$RL在多个数据集上取得了显著的性能提升。在P14T数据集上，BLEU-4得分提升了+5.3，R@1得分提升了+8.3。在CSL-daily数据集上，BLEU-4得分提升了+10.6，R@1得分提升了+14.4。在OpenASL数据集上，BLEU-4得分提升了+6.2，并在SLRet任务中建立了新的基线。在How2Sign数据集上，BLEU-4得分提升了+1.3，R@1得分提升了+5.9。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于手语翻译、手语检索、手语教学等领域。通过提升手语表征学习的性能，可以帮助听障人士更好地与健听人交流，促进信息无障碍。未来，该技术有望应用于智能客服、在线教育等场景，为听障人士提供更便捷的服务。

📄 摘要（原文）

Sign Language Representation Learning (SLRL) is crucial for a range of sign language-related downstream tasks such as Sign Language Translation (SLT) and Sign Language Retrieval (SLRet). Recently, many gloss-based and gloss-free SLRL methods have been proposed, showing promising performance. Among them, the gloss-free approach shows promise for strong scalability without relying on gloss annotations. However, it currently faces suboptimal solutions due to challenges in encoding the intricate, context-sensitive characteristics of sign language videos, mainly struggling to discern essential sign features using a non-monotonic video-text alignment strategy. Therefore, we introduce an innovative pretraining paradigm for gloss-free SLRL, called C${^2}$RL, in this paper. Specifically, rather than merely incorporating a non-monotonic semantic alignment of video and text to learn language-oriented sign features, we emphasize two pivotal aspects of SLRL: Implicit Content Learning (ICL) and Explicit Context Learning (ECL). ICL delves into the content of communication, capturing the nuances, emphasis, timing, and rhythm of the signs. In contrast, ECL focuses on understanding the contextual meaning of signs and converting them into equivalent sentences. Despite its simplicity, extensive experiments confirm that the joint optimization of ICL and ECL results in robust sign language representation and significant performance gains in gloss-free SLT and SLRet tasks. Notably, C${^2}$RL improves the BLEU-4 score by +5.3 on P14T, +10.6 on CSL-daily, +6.2 on OpenASL, and +1.3 on How2Sign. It also boosts the R@1 score by +8.3 on P14T, +14.4 on CSL-daily, and +5.9 on How2Sign. Additionally, we set a new baseline for the OpenASL dataset in the SLRet task.