Enhancing Vietnamese VQA through Curriculum Learning on Raw and Augmented Text Representations
作者: Khoi Anh Nguyen, Linh Yen Vu, Thang Dinh Duong, Thuan Nguyen Duong, Huy Thanh Nguyen, Vinh Quang Dinh
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-03-05 (更新: 2025-03-06)
备注: 10 pages, 3 figures, AAAI-25 Workshop on Document Understanding and Intelligence
💡 一句话要点
提出基于课程学习和数据增强的越南语VQA框架，提升低资源场景性能。
🎯 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: 视觉问答 越南语VQA 数据增强 课程学习 低资源语言 多模态学习
📋 核心要点
- 越南语VQA面临数据稀缺和语言多样性挑战，传统方法依赖大数据和高算力，限制了其应用。
- 提出结合释义数据增强和动态课程学习的框架，逐步增加训练难度，提升模型泛化能力。
- 实验表明，该方法在OpenViVQA数据集上性能持续提升，但在ViVQA数据集上结果喜忧参半。
📝 摘要（中文）
视觉问答(VQA)是一项需要跨文本和视觉输入进行推理的多模态任务。在越南语等低资源语言中，由于语言变异性和缺乏高质量数据集，这项任务尤其具有挑战性。传统方法通常严重依赖于大量的标注数据集、计算成本高的流程和大型预训练模型，特别是在越南语VQA领域，限制了它们的应用。为了解决这些限制，我们提出了一个训练框架，该框架结合了基于释义的特征增强模块和动态课程学习策略。具体来说，增强样本被认为是“简单”的，而原始样本被认为是“困难”的。然后，该框架利用一种机制，在训练期间动态调整简单样本与困难样本的比例，逐步修改同一数据集以增加其难度级别。通过逐步适应任务复杂性，这种方法有助于越南语VQA模型很好地泛化，从而提高整体性能。实验结果表明，在OpenViVQA数据集上取得了持续的改进，在ViVQA数据集上取得了混合的结果，突出了我们的方法在推进越南语VQA方面的潜力和挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决越南语视觉问答（VQA）任务中，由于数据资源匮乏和语言特性复杂，导致模型性能受限的问题。现有方法通常依赖大规模标注数据和复杂的预训练模型，这在低资源的越南语环境下难以有效应用，并且计算成本高昂。
核心思路：论文的核心思路是通过数据增强和课程学习相结合的方式，使模型能够从简单到复杂逐步学习，从而在有限的数据资源下提升模型的泛化能力。数据增强通过生成释义样本来扩充数据集，课程学习则动态调整训练样本的难度，引导模型先学习简单的增强样本，再逐步学习原始的复杂样本。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) 基于释义的特征增强模块，用于生成与原始问题语义相似但表达不同的问题，从而扩充训练数据；2) 动态课程学习模块，该模块根据训练的进展，动态调整增强样本和原始样本的比例。训练初期，模型主要学习增强样本，随着训练的进行，原始样本的比例逐渐增加。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将数据增强和课程学习相结合，并应用于低资源的越南语VQA任务。通过释义生成增强数据，缓解了数据稀缺的问题；通过动态课程学习，使模型能够更好地适应任务的复杂性，避免了直接训练原始数据可能导致的过拟合问题。
关键设计：动态课程学习的关键在于如何确定样本的难度以及如何调整简单样本和困难样本的比例。论文中，增强样本被认为是“简单”的，原始样本被认为是“困难”的。比例的调整可能基于训练的epoch数或者模型的性能指标（例如验证集上的准确率）。具体的损失函数和网络结构细节在论文中可能没有详细描述，需要参考相关文献或代码实现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在OpenViVQA数据集上取得了持续的改进。虽然在ViVQA数据集上的结果喜忧参半，但仍然展示了该方法在越南语VQA任务中的潜力。具体的性能提升幅度需要在论文中查找，这里无法给出准确的数值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、教育辅助、人机交互等领域，尤其是在越南语等低资源语言环境下。通过提升VQA系统的性能，可以更有效地理解用户提出的视觉相关问题，并提供准确的答案，从而提高用户体验和工作效率。未来，该方法可以推广到其他低资源语言的VQA任务中。
📄 摘要（原文）
Visual Question Answering (VQA) is a multimodal task requiring reasoning across textual and visual inputs, which becomes particularly challenging in low-resource languages like Vietnamese due to linguistic variability and the lack of high-quality datasets. Traditional methods often rely heavily on extensive annotated datasets, computationally expensive pipelines, and large pre-trained models, specifically in the domain of Vietnamese VQA, limiting their applicability in such scenarios. To address these limitations, we propose a training framework that combines a paraphrase-based feature augmentation module with a dynamic curriculum learning strategy. Explicitly, augmented samples are considered "easy" while raw samples are regarded as "hard". The framework then utilizes a mechanism that dynamically adjusts the ratio of easy to hard samples during training, progressively modifying the same dataset to increase its difficulty level. By enabling gradual adaptation to task complexity, this approach helps the Vietnamese VQA model generalize well, thus improving overall performance. Experimental results show consistent improvements on the OpenViVQA dataset and mixed outcomes on the ViVQA dataset, highlighting both the potential and challenges of our approach in advancing VQA for Vietnamese language.