Hyperbolic Multimodal Representation Learning for Biological Taxonomies

📄 arXiv: 2508.16744v1 📥 PDF

作者: ZeMing Gong, Chuanqi Tang, Xiaoliang Huo, Nicholas Pellegrino, Austin T. Wang, Graham W. Taylor, Angel X. Chang, Scott C. Lowe, Joakim Bruslund Haurum

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-08-22

💡 一句话要点

提出超曲面多模态表示学习以解决生物分类问题

🎯 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: 超曲面嵌入 多模态学习 生物分类 生态监测 对比学习 层次结构 DNA条形码

📋 核心要点

  1. 现有的生物分类方法在处理多模态数据时，往往无法有效捕捉层次结构信息，导致分类性能不足。
  2. 本文提出了一种基于超曲面嵌入的多模态表示学习方法，通过对比学习和堆叠蕴含目标，优化生物分类任务。
  3. 在BIOSCAN-1M数据集上的实验结果显示，超曲面嵌入在未见物种分类中表现优于所有其他模型，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

生物多样性研究中的分类任务涉及将生物标本根据证据组织成结构化层次，这些证据来自图像和基因信息等多种模态。本文探讨超曲面网络是否能为此类层次模型提供更好的嵌入空间。我们的方法通过对比学习和新颖的堆叠蕴含目标，将多模态输入嵌入共享的超曲面空间。实验结果表明，超曲面嵌入在BIOSCAN-1M数据集上与欧几里得基线相比表现出竞争力，并在未见物种的DNA条形码分类中超越所有其他模型。然而，细粒度分类和开放世界泛化仍然具有挑战性。我们的框架为生物多样性建模提供了结构感知的基础，具有物种发现、生态监测和保护工作的潜在应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生物多样性研究中多模态数据的分类问题，现有方法在处理层次结构时存在性能不足的痛点。

核心思路：通过构建超曲面嵌入空间，利用对比学习和堆叠蕴含目标，将多模态输入有效整合，从而提升分类性能。

技术框架：整体架构包括数据预处理、超曲面嵌入模块、对比学习损失计算和堆叠蕴含目标优化等主要阶段。

关键创新：提出的超曲面嵌入方法在处理层次结构时，能够更好地捕捉数据之间的关系，与传统的欧几里得空间方法本质上不同。

关键设计：在损失函数设计上，结合对比损失和堆叠蕴含目标，确保模型在多模态输入下的有效学习，同时优化网络结构以适应超曲面特性。

📊 实验亮点

实验结果表明，超曲面嵌入在BIOSCAN-1M数据集上与欧几里得基线相比表现出竞争力，尤其在未见物种的DNA条形码分类中，超越所有其他模型，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究为生物多样性建模提供了新的思路，具有广泛的应用潜力，包括物种发现、生态监测和保护工作。通过更准确的分类方法，能够促进生物多样性保护和生态系统管理的有效性。

📄 摘要（原文）

Taxonomic classification in biodiversity research involves organizing biological specimens into structured hierarchies based on evidence, which can come from multiple modalities such as images and genetic information. We investigate whether hyperbolic networks can provide a better embedding space for such hierarchical models. Our method embeds multimodal inputs into a shared hyperbolic space using contrastive and a novel stacked entailment-based objective. Experiments on the BIOSCAN-1M dataset show that hyperbolic embedding achieves competitive performance with Euclidean baselines, and outperforms all other models on unseen species classification using DNA barcodes. However, fine-grained classification and open-world generalization remain challenging. Our framework offers a structure-aware foundation for biodiversity modelling, with potential applications to species discovery, ecological monitoring, and conservation efforts.