[论文解读] Order-Embeddings of Images and Language
本文提出顺序嵌入（order-embeddings），一种能够保留视觉-语义层次结构中偏序关系的分布式表示方法——其中图像、句子和词语通过抽象关系关联（例如，'dog' → 'mammal' 或 'woman walking her dog' → 'person walking'）。通过在学习到的嵌入空间中用保持顺序的约束替代基于距离的相似性，该方法在超词预测和图像-标题检索任务上表现更优，优于先前的最先进方法。
Hypernymy, textual entailment, and image captioning can be seen as special cases of a single visual-semantic hierarchy over words, sentences, and images. In this paper we advocate for explicitly modeling the partial order structure of this hierarchy. Towards this goal, we introduce a general method for learning ordered representations, and show how it can be applied to a variety of tasks involving images and language. We show that the resulting representations improve performance over current approaches for hypernym prediction and image-caption retrieval.
研究动机与目标
- 解决现有嵌入方法依赖距离保持而无法捕捉语义层次结构中反对称性和传递性的问题。
- 将视觉-语义层次结构建模为偏序关系，其中图像、标题和词语等概念通过抽象关系关联（例如，'dog' 是 'poodle' 的上位词）。
- 提出一种通用框架，用于学习保持偏序结构的嵌入表示，从而在涉及层次关系的任务中实现更优性能。
- 在三个任务上验证顺序嵌入的有效性：超词预测、图像-标题检索与文本蕴含。
- 提供一种统一方法，通过用保持顺序的操作替代其相似性比较，实现与现有关系学习模型的集成。
提出的方法
- 将问题定义为偏序补全：基于学习到的嵌入预测未见的元素对 (u,v) 是否满足顺序关系。
- 提出顺序嵌入作为映射 f: (X, ⪯_X) → (Y, ⪯_Y)，使得当且仅当 f(u) ⪯_Y f(v) 时，u ⪯_X v 成立，从而确保顺序的精确保持。
- 在 ℝ₊^N 上使用逆积序作为嵌入空间的顺序，该顺序支持抽象（交）与组合（并）操作。
- 采用基于边距的损失函数进行训练，对顺序违反情况施加惩罚：若 f(u) ≼ f(v) 但 u 不满足 ≤ v，则模型将受到惩罚。
- 使用基于 GRU 的编码器将句子和图像嵌入到共享空间中，且嵌入向量经过 L2 单位归一化。
- 采用对比学习设置并结合困难负样本挖掘，其中正样本对满足顺序关系，而负样本对则不满足。
实验结果
研究问题
- RQ1与基于距离的相似性方法相比，保持顺序的嵌入是否能提升超词预测任务的性能？
- RQ2通过建模标题与图像之间的层次关系，顺序嵌入是否能增强图像-标题检索性能？
- RQ3同一框架是否能有效建模文本蕴含任务，即一个句子在逻辑上蕴含另一个句子？
- RQ4在捕捉语义层次结构方面，与对称相似性相比，强制嵌入中保持偏序结构的效果如何？
- RQ5顺序嵌入在多大程度上能通过单一层次化表示框架统一整合不同的 NLP 与视觉任务？
主要发现
- 在 2 类 SNLI 蕴含任务中，顺序嵌入达到 88.6% 的准确率，优于跳跃思考基线模型（87.7%）与 EOP 分类器（75.0%）。
- 在超词预测任务中，顺序嵌入显著优于先前的最先进方法，因其显式建模了超词关系的反对称性与传递性。
- 在图像-标题检索任务中，顺序嵌入通过保留从图像到标题的层次抽象关系，优于基于距离的基线方法。
- 该方法在文本蕴含任务上达到接近最先进水平，且模型结构比注意力机制模型更简单，表明顺序约束提供了强大的归纳偏置。
- 附录中的可视化结果揭示了新型向量规律，例如反映层次抽象的稳定几何模式。
- 该方法在不同任务间具有良好的泛化能力，表明顺序嵌入可在一个统一框架中统一建模超词关系、文本蕴含与图像-标题关系。
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