SITransformer: Shared Information-Guided Transformer for Extreme Multimodal Summarization

📄 arXiv: 2408.15829v3 📥 PDF

作者: Sicheng Liu, Lintao Wang, Xiaogang Zhu, Xuequan Lu, Zhiyong Wang, Kun Hu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-28 (更新: 2024-12-01)

备注: 8 pages, 5 figures, submitted to ACM Multimedia Asia 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SITransformer：提出共享信息引导的Transformer用于极限多模态摘要生成

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

关键词: 多模态摘要 极限摘要 共享信息 Transformer 跨模态学习

📋 核心要点

  1. 现有极限多模态摘要方法易受模态中无关信息干扰，导致生成摘要不准确，尤其在短摘要场景下。
  2. SITransformer通过共享信息引导机制，提取跨模态的共同、显著和相关信息，提升摘要质量。
  3. 实验结果表明，SITransformer在视频和文本摘要任务上，显著提升了极限多模态摘要的生成质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SITransformer的共享信息引导Transformer，用于解决多模态输出的极限多模态摘要（XMSMO）问题。现有方法忽略了多模态数据中包含大量主题无关信息的问题，这可能误导模型产生不准确的摘要，尤其是在摘要非常短的情况下。SITransformer具有一个共享信息引导的流程，包括跨模态共享信息提取器和跨模态交互模块。提取器通过设计一种新颖的过滤过程，该过程由可微的top-k选择器和共享信息引导的门控单元组成，来提取不同模态的语义共享的显著信息。因此，可以识别跨模态的共同、显著和相关的内容。接下来，开发了一个具有跨模态注意力的Transformer，用于在共享信息的指导下进行模态内和模态间的学习，以生成极限摘要。综合实验表明，SITransformer显著提高了XMSMO的视频和文本摘要的质量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决极限多模态摘要（XMSMO）任务，即为每个模态生成极其简洁但信息丰富的摘要。现有方法的痛点在于，多模态数据中存在大量与主题无关的信息，这些信息会误导模型，导致生成的摘要不准确，尤其是在摘要长度受限的情况下。

核心思路：论文的核心思路是利用跨模态的共享信息来引导摘要生成过程。通过提取不同模态之间共同的、显著的、相关的信息，可以减少无关信息的干扰，从而提高摘要的准确性和信息量。这种共享信息作为一种先验知识，指导模型关注重要的内容。

技术框架：SITransformer的整体架构包含两个主要模块：跨模态共享信息提取器和跨模态交互模块。首先，跨模态共享信息提取器从不同模态的数据中提取共享的显著信息。然后，跨模态交互模块利用Transformer结构，在共享信息的引导下，进行模态内和模态间的学习，最终生成极限摘要。

关键创新：论文的关键创新在于提出了共享信息引导的摘要生成流程，以及用于提取共享信息的过滤过程。该过滤过程包含一个可微的top-k选择器和一个共享信息引导的门控单元，能够有效地从不同模态的数据中提取共同的、显著的和相关的信息。这种方法与现有方法直接融合所有模态信息的方式不同，它更加关注模态间的共性，从而减少了噪声的影响。

关键设计：可微的top-k选择器用于选择每个模态中最重要的k个特征。共享信息引导的门控单元用于根据共享信息对不同模态的特征进行加权，从而突出重要的特征。Transformer的注意力机制用于学习模态内和模态间的关系。损失函数包括摘要生成损失和共享信息提取损失，用于优化模型的性能。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

实验结果表明，SITransformer在XMSMO任务上显著优于现有方法。具体而言，SITransformer在视频和文本摘要的ROUGE指标上均取得了显著提升，证明了其在提取共享信息和生成高质量摘要方面的有效性。论文公开了代码，方便其他研究者复现和进一步研究。

🎯 应用场景

SITransformer可应用于视频摘要、新闻摘要、社交媒体内容摘要等领域，尤其适用于需要从多模态数据中生成极其简洁摘要的场景。该研究有助于提升信息检索、内容推荐和智能客服等应用的效率和准确性，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

Extreme Multimodal Summarization with Multimodal Output (XMSMO) becomes an attractive summarization approach by integrating various types of information to create extremely concise yet informative summaries for individual modalities. Existing methods overlook the issue that multimodal data often contains more topic irrelevant information, which can mislead the model into producing inaccurate summaries especially for extremely short ones. In this paper, we propose SITransformer, a Shared Information-guided Transformer for extreme multimodal summarization. It has a shared information guided pipeline which involves a cross-modal shared information extractor and a cross-modal interaction module. The extractor formulates semantically shared salient information from different modalities by devising a novel filtering process consisting of a differentiable top-k selector and a shared-information guided gating unit. As a result, the common, salient, and relevant contents across modalities are identified. Next, a transformer with cross-modal attentions is developed for intra- and inter-modality learning with the shared information guidance to produce the extreme summary. Comprehensive experiments demonstrate that SITransformer significantly enhances the summarization quality for both video and text summaries for XMSMO. Our code will be publicly available at https://github.com/SichengLeoLiu/MMAsia24-XMSMO.