Explainable Search and Discovery of Visual Cultural Heritage Collections with Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2411.04663v1 📥 PDF

作者: Taylor Arnold, Lauren Tilton

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-07

备注: 16 pages, CHR 2024: Computational Humanities Research Conference, December 4 - 6, 2024, Aarhus University, Denmark

💡 一句话要点

利用多模态大语言模型实现视觉文化遗产集合的可解释搜索与发现

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

关键词: 多模态大语言模型 视觉文化遗产 可解释搜索 视觉内容理解 信息检索 聚类 推荐

📋 核心要点

  1. 现有视觉文化遗产集合的搜索界面缺乏细粒度元数据，难以实现开放式探索和有效检索。
  2. 提出利用多模态大语言模型，对视觉内容进行理解和推理，生成可解释的推荐和聚类结果。
  3. 通过纪录片照片集合的案例研究，验证了该方法在可解释搜索和发现方面的有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

许多文化机构已经将大量的数字化视觉藏品在线提供，通常采用允许再利用的许可协议。创建用于探索和搜索这些藏品的界面非常困难，尤其是在缺乏细粒度元数据的情况下。本文介绍了一种使用最先进的多模态大语言模型（LLM）的方法，为视觉藏品实现开放式、可解释的搜索和发现界面。我们展示了我们的方法如何创建新颖的聚类和推荐系统，避免了直接基于视觉嵌入的方法的常见缺陷。特别值得关注的是，它能够为每个推荐提供具体的文本解释，而无需预先选择感兴趣的特征。总之，这些特性可以创建一个更加开放和灵活的数字界面，同时也更适合解决隐私和伦理问题。通过使用纪录片照片集合的案例研究，我们提供了几个指标，展示了我们方法的有效性和可能性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉文化遗产集合的搜索和发现问题，现有方法依赖于人工标注的元数据或直接使用视觉特征进行聚类和推荐，存在元数据缺失、特征选择困难以及缺乏可解释性的痛点。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型（LLM）的强大能力，将视觉信息和文本信息融合，从而理解图像的内容和上下文，并生成自然语言解释，实现可解释的搜索和发现。通过LLM，可以避免对预定义特征的依赖，并提供更灵活和开放的探索方式。

技术框架：该方法的核心是使用多模态LLM，输入包括视觉信息（例如图像的视觉嵌入）和可选的文本信息（例如已有的元数据）。LLM对这些信息进行处理，生成文本描述、聚类结果或推荐理由。整体流程包括：1）视觉特征提取：使用预训练的视觉模型提取图像的视觉嵌入；2）多模态LLM处理：将视觉嵌入和可选的文本信息输入LLM，生成文本描述或进行聚类/推荐；3）结果展示：将生成的文本描述、聚类结果或推荐列表呈现给用户。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用多模态LLM实现了视觉文化遗产集合的可解释搜索和发现。与传统方法相比，该方法无需人工标注大量元数据，也无需预先选择感兴趣的特征，而是通过LLM自动理解图像的内容和上下文，并生成自然语言解释。这使得搜索和发现过程更加灵活、开放和可解释。

关键设计：论文中没有明确说明LLM的具体参数设置或网络结构，但强调了使用预训练的多模态LLM的重要性。关键设计在于如何将视觉信息有效地输入LLM，以及如何利用LLM生成有意义的文本描述、聚类结果或推荐理由。损失函数和优化方法可能取决于所使用的具体LLM模型。

📊 实验亮点

论文通过纪录片照片集合的案例研究，展示了该方法在可解释搜索和发现方面的有效性。实验结果表明，该方法能够生成有意义的文本描述，并实现合理的聚类和推荐，避免了直接基于视觉嵌入的方法的常见缺陷。论文提供了多个指标来评估该方法的性能，但具体数值未在摘要中给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于博物馆、档案馆等文化机构的数字化藏品管理和展示，为用户提供更智能、更友好的搜索和发现体验。通过可解释的推荐和聚类，帮助用户更好地理解和欣赏文化遗产，促进文化传播和教育。未来可扩展到其他领域，如电商、新闻等，提升信息检索的智能化和可解释性。

📄 摘要（原文）

Many cultural institutions have made large digitized visual collections available online, often under permissible re-use licences. Creating interfaces for exploring and searching these collections is difficult, particularly in the absence of granular metadata. In this paper, we introduce a method for using state-of-the-art multimodal large language models (LLMs) to enable an open-ended, explainable search and discovery interface for visual collections. We show how our approach can create novel clustering and recommendation systems that avoid common pitfalls of methods based directly on visual embeddings. Of particular interest is the ability to offer concrete textual explanations of each recommendation without the need to preselect the features of interest. Together, these features can create a digital interface that is more open-ended and flexible while also being better suited to addressing privacy and ethical concerns. Through a case study using a collection of documentary photographs, we provide several metrics showing the efficacy and possibilities of our approach.