Quantifying the Gaps Between Translation and Native Perception in Training for Multimodal, Multilingual Retrieval

📄 arXiv: 2410.02027v2 📥 PDF

作者: Kyle Buettner, Adriana Kovashka

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-10-02 (更新: 2024-10-08)

备注: EMNLP 2024 Main - Short

💡 一句话要点

量化多模态多语言检索中翻译文本与原生感知的差距，并提出数据增强策略。

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

关键词: 多模态检索 多语言学习 视觉-语言模型 机器翻译 数据增强 跨文化感知 图像描述

📋 核心要点

  1. 现有多语言视觉-语言模型未能充分考虑跨语言和文化在图像描述中体现的感知差异。
  2. 论文核心在于量化模型在处理不同来源（原生、机器翻译、人工翻译）德语图像描述时的性能差距。
  3. 通过图像描述增强策略，论文实现了平均召回率的提升，但仍存在差距，指明了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

现有的多语言视觉-语言模型很少能充分考虑不同语言和文化中图像描述所反映的感知差异。本文通过一个多模态、多语言检索的案例研究，量化了模型灵活性的不足。我们通过实验证明了，使用来自德国原生感知的图像描述训练的模型，与使用机器翻译或人工翻译的英语到德语的图像描述训练的模型之间存在性能差距。为了解决这些差距，我们进一步提出并评估了图像描述增强策略。虽然我们实现了平均召回率的提升（+1.3），但差距仍然存在，这表明该领域仍有待未来研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多语言视觉-语言模型在跨语言图像检索任务中，由于训练数据感知差异导致的性能下降问题。现有方法通常忽略了不同语言和文化背景下，人们对同一图像的描述可能存在差异，直接使用翻译后的数据进行训练，导致模型无法准确捕捉不同语言的细微语义差别。

核心思路：论文的核心思路是量化不同来源的德语图像描述（原生、机器翻译、人工翻译）对模型性能的影响，从而揭示模型对感知差异的敏感程度。通过对比不同训练数据的检索性能，可以评估模型在多语言环境下的泛化能力。

技术框架：论文采用多模态、多语言图像检索作为实验框架。首先，构建包含英语和德语图像描述的数据集，并区分德语描述的来源（原生、机器翻译、人工翻译）。然后，使用这些数据训练视觉-语言模型，并在检索任务上评估模型的性能。最后，提出并评估图像描述增强策略，以弥补不同来源数据之间的差距。

关键创新：论文的关键创新在于量化了翻译文本与原生感知之间的差距，并将其与多模态检索性能联系起来。以往的研究较少关注翻译数据对模型性能的细微影响，而本文通过实验证明了这种影响是真实存在的，并提出了相应的解决方案。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 细致的数据集构建，区分不同来源的德语图像描述；2) 多种图像描述增强策略，例如回译、同义词替换等；3) 使用平均召回率作为评估指标，量化模型在检索任务上的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用原生德语图像描述训练的模型在检索任务上表现优于使用翻译数据训练的模型，验证了翻译文本与原生感知之间存在差距。通过图像描述增强策略，平均召回率提升了1.3，但差距仍然存在，表明仍有改进空间。这些结果为未来研究提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于跨文化交流、多语言信息检索、机器翻译等领域。通过提升多语言视觉-语言模型的性能，可以更好地理解和处理不同文化背景下的图像信息，促进跨文化交流和理解。此外，该研究也有助于提高机器翻译的质量，使其能够更准确地捕捉不同语言的细微语义差别。

📄 摘要（原文）

There is a scarcity of multilingual vision-language models that properly account for the perceptual differences that are reflected in image captions across languages and cultures. In this work, through a multimodal, multilingual retrieval case study, we quantify the existing lack of model flexibility. We empirically show performance gaps between training on captions that come from native German perception and captions that have been either machine-translated or human-translated from English into German. To address these gaps, we further propose and evaluate caption augmentation strategies. While we achieve mean recall improvements (+1.3), gaps still remain, indicating an open area of future work for the community.