命名實體識別是NLP領(lǐng)域中的一項基礎(chǔ)任務(wù)，在文本搜索、文本推薦、知識圖譜構(gòu)建等領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用，一直是熱點研究方向之一。多模態(tài)命名實體識別在傳統(tǒng)的命名實體識別基礎(chǔ)上額外引入了圖像，可以為文本補充語義信息來進行消岐，近些年來受到人們廣泛的關(guān)注。

盡管當(dāng)前的多模態(tài)命名實體識別方法取得了成功，但仍然存在著兩個問題：(1)當(dāng)前大部分方法基于注意力機制來進行文本和圖像間的交互，但由于不同模態(tài)的表示來自于不同的編碼器，想要捕捉文本中token和圖像中區(qū)域之間的關(guān)系是困難的。如下圖所示，句子中的‘Rob’應(yīng)該和圖像中存在貓的區(qū)域(V5,V6,V9等)有著較高的相似度，但由于文本和圖像的表示并不一致，在通過點積等形式計算相似度時，‘Rob’可能會和其它區(qū)域有著較高的相似度得分。因此，表示的不一致會導(dǎo)致模態(tài)之間難以建立起較好的關(guān)系。

(2)當(dāng)前的方法認為文本與其隨附的圖像是匹配的，并且可以幫助識別文本中的命名實體。然而，并不是所有的文本和圖像都是匹配的，模型考慮這種不匹配的圖像將會做出錯誤的預(yù)測。如下圖所示，圖片中沒有任何與命名實體“Siri”相關(guān)的信息，如果模型考慮這張不匹配的圖像，便會受圖中“人物”的影響將“Siri”預(yù)測為PER(人)。而在只有文本的情況下，預(yù)訓(xùn)練模型(BERT等)通過預(yù)訓(xùn)練任務(wù)中學(xué)到的知識可以將“Siri”的類型預(yù)測為MISC(雜項)。

Text: Ask [Siri MISC] what 0 divided by 0 is and watch her put you in your place.

為了解決上述存在的問題，本文提出了MAF，一種通用匹配對齊框架(General Matching and Alignment Framework)，將文本和圖像的表示進行對齊并通過圖文匹配的概率過濾圖像信息 。由于該框架中的模塊是插件式的，其可以很容易地被拓展到其它多模態(tài)任務(wù)上。

本文研究成果已被WSDM2022接收，文章和代碼鏈接如下：

論文鏈接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3488560.3498475

代碼：https://github.com/xubodhu/MAF

整體框架

本文框架如下圖所示，由5個主要部分組成：

Input Representations

將原始的文本輸入轉(zhuǎn)為token序列的表示以及文本整體的表示，將原始的圖像輸入轉(zhuǎn)為圖像區(qū)域的表示以及圖像整體的表示。

Cross-Modal Alignment Module

接收文本整體的表示和圖像整體的表示作為輸入，通過對比學(xué)習(xí)將文本和圖像的表示變得更為一致。

Cross-Modal Interaction Module

接收token序列的表示以及圖像區(qū)域的表示作為輸入，使用注意力機制建立起文本token和圖像區(qū)域之間的聯(lián)系得到文本增強后的圖像的表示。

Cross-Modal Matching Module

接收文本序列的表示和文本增強后的圖像的表示作為輸入，用于判斷文本和圖像匹配的概率，并用輸出的概率對圖像信息進行過濾。

Cross-Modal Fusion Module

將文本token序列的表示和最終圖像的表示結(jié)合在一起輸入到CRF層進行預(yù)測。

主要部分

Input Representations

本文使用BERT作為文本編碼器，當(dāng)文本輸入到BERT后，便可以得到token序列的表示，其中n為token的數(shù)量，為[CLS]，為[SEP],，本文使用[CLS]的表示作為整個文本的表示。

本文使用ResNet作為圖像編碼器，當(dāng)圖像輸入到ResNet后，其最后一層卷積層的輸出被作為圖像區(qū)域的表示，其中為圖像區(qū)域的數(shù)量，即將整張圖像均分為49個區(qū)域。接著，使用大小為的平均池化層對進行平均池化得到整個圖像的表示。由于后續(xù)和需要進行交互，所以將通過一個全連接層將其投影到與相同的維度，其中。

Cross-Modal Alignment Module (CA)

該模塊遵循SimCLR[1]進行對比學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程使得文本的表示和圖像的表示更趨于一致，接收以及作為輸入，通過對比學(xué)習(xí)來調(diào)整編碼器的參數(shù)。本文在構(gòu)造正負樣例階段中認為原始的文本-圖像對為正樣例，除此之外的文本-圖像對均為負樣例，因此在大小為N的batch中，只有N個原始的文本-圖像對為正樣例，對于batch中的每個文本來說，除了其原始的image外，其余任意image與其都構(gòu)成負樣例，對于batch中的每個圖像來說也是如此。如下圖所示，當(dāng)N為3時，可以得到3個正樣例以及個負樣例。

接著，本文使用兩個不同的MLP作為投影層分別對和進行投影得到以及。然后，通過最小化對比學(xué)習(xí)損失來最大化正樣例之間的相似度并且最小化負樣例之間的相似度來使得文本的表示和圖像的表示更加一致，image-to-text對比學(xué)習(xí)損失如下所示：

其中為余弦相似度，為溫度參數(shù)。text-to-image對比學(xué)習(xí)損失如下所示：

我們將上述兩個對比學(xué)習(xí)損失函數(shù)合并，得到最終的對比學(xué)習(xí)損失函數(shù)：

其中為超參數(shù)。

補充：

Q：在“背景”部分提到的第(2)個問題是圖文可能是不匹配的，為什么在CA中還是認為來自同一文本-圖像對的數(shù)據(jù)為正樣例?

A：在EBR[2]中，作者通過類似于對比學(xué)習(xí)的方式來訓(xùn)練一個向量召回模型(通過搜索文本來召回淘寶商品)，并且認為點擊和購買的商品為正樣例，但這種點擊和購買的信號除了和搜索內(nèi)容有關(guān)之外還受到商品價格、銷量、是否包郵等因素影響，類似于本文中將原始的文本-圖像對看作正例，都是存在噪聲的。由于本身可以調(diào)節(jié)分布的特性，EBR作者通過增加的大小來減少數(shù)據(jù)噪聲的影響，并且通過實驗證明將增大到一定數(shù)值(設(shè)置為3時達到最好)可以提高模型的表現(xiàn)。本文最終的也是一個相對較大的數(shù)字為0.1。而在其它數(shù)據(jù)噪聲相對較少的對比學(xué)習(xí)的工作中，如SimCSE[3]，被設(shè)置為0.05，MoCo[4]中的被設(shè)置為0.07。

總的來說，CA中會存在一定數(shù)量的噪聲數(shù)據(jù)，但可以通過提高的方式來顯著地降低其帶來的影響。

Cross-Modal Interaction Module (CI)

該模塊通過注意力機制建立起文本和圖像之間的關(guān)系，使用文本token序列表示作為Query，使用圖像的區(qū)域表示作為Key和Value，最終得到文本增強后的圖像表示。

Cross-Modal Matching Module (CM)

該模塊用于判斷圖文匹配的概率，并用概率調(diào)整圖像應(yīng)保留的信息。該模塊接受和作為輸入，輸出為和匹配的概率。由于缺少用于標記圖文是否匹配的監(jiān)督數(shù)據(jù)，本文使用一種自監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式來訓(xùn)練該模塊。

首先，本文在大小為N的batch中構(gòu)造正負樣例，其中原始的文本-圖像對為正樣例，其余的為負樣例。本文通過隨機交換batch中前2k個樣例的來構(gòu)造負樣例，如下圖所示，在大小為3的batch中，交換前2*1個樣例的得到2個負樣例，而剩余的3-2=1個沒有被交換的樣例則為正樣例。

接著，將構(gòu)造好的每個樣例中的和拼接起來作為輸入到一個激活函數(shù)為sigmoid的全連接層中用于預(yù)測圖文匹配的概率。

判斷圖文是否匹配可以被看做是一個二分類任務(wù)，因此在獲取的正負樣例后，可以自然地獲得每個樣例的真實標簽(正樣例為1，負樣例為0)，再通過上述公式得到預(yù)測概率后，便可以使用二元交叉熵來訓(xùn)練該模塊。

最后，使用該模塊輸出的概率與進行逐元素相乘來獲得圖像應(yīng)保留的信息(該模塊輸出的概率越大說明圖文匹配的概率越高，則逐元素相乘圖像保留的信息越多)。

Cross-Modal Fusion Module (CF)

該模塊用于將文本token序列以及最終圖像的表示融合在一起。首先，本文使用門機制動態(tài)地調(diào)整應(yīng)與文本結(jié)合的圖像表示：

最后將和拼接在一起得到，其中。將輸入到CRF層中，便可以得到每個token對應(yīng)的類別。

訓(xùn)練時，CA和CM中的損失會和命名實體識別的損失同步訓(xùn)練。

實驗

主要結(jié)果

本文的方法在Twitter-2015和Twitter-2017數(shù)據(jù)集上效果均優(yōu)于之前的方法。

運行時間

本文的方法相比于之前的方法除了有著模態(tài)之間交互的模塊(本文中為CI)，還添加了對齊模態(tài)表示的CA以及判斷圖文是否匹配的CM，這可能會導(dǎo)致訓(xùn)練成本以及預(yù)測成本增加。但本文簡化了模態(tài)之間交互的過程，因此整體訓(xùn)練和預(yù)測時間以及模型大小均由于之前的SOTA方法。

消融實驗

本文進行了消融實驗，驗證了CA和CM的有效性。

樣例分析

本文還進行了樣例分析來更加直觀地展示CA和CM的有效性。

參考資料

[1] A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations：http://proceedings.mlr.press/v119/chen20j/chen20j.pdf

[2] Embedding-based Product Retrieval in Taobao Search：https://arxiv.org/pdf/2106.09297.pdf?ref=https://githubhelp.com

[3] SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings：https://arxiv.org/pdf/2104.08821.pdf?ref=https://githubhelp.com

[4] Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/He_Momentum_Contrast_for_Unsupervised_Visual_Representation_Learning_CVPR_2020_paper.pdf

審核編輯 ：李倩