[论文解读] Using Artificial Tokens to Control Languages for Multilingual Image Caption Generation
本文提出了一种统一的神经图像字幕模型，通过在推理时使用人工标记（例如 <en>、<jp>）控制目标语言，实现多语言字幕生成。尽管英语与日语之间存在较大的语言差异，该模型与单语言模型相比仅出现轻微的性能下降，实现了高性能且紧凑的共享多语言字幕架构。
Recent work in computer vision has yielded impressive results in automatically describing images with natural language. Most of these systems generate captions in a sin- gle language, requiring multiple language-specific models to build a multilingual captioning system. We propose a very simple technique to build a single unified model across languages, using artificial tokens to control the language, making the captioning system more compact. We evaluate our approach on generating English and Japanese captions, and show that a typical neural captioning architecture is capable of learning a single model that can switch between two different languages.
研究动机与目标
- 开发一个单一、统一的神经网络模型，能够生成多种语言的图像字幕。
- 与为每种语言单独训练模型相比，降低模型复杂度和内存占用。
- 评估单一模型是否能够有效学习并生成语言上正确的字幕，针对两种语言差异较大的语言：英语和日语。
- 探究在多模态字幕生成中使用人工标记作为语言控制信号的可行性。
- 实现在资源受限设备（如移动平台）上高效部署多语言字幕的可行性。
提出的方法
- 在训练期间，于每个字幕开头注入特定语言的人工标记（例如 <en> 或 <jp>），以使模型基于目标语言进行条件生成。
- 使用卷积神经网络（ResNet50）提取图像特征，并使用LSTM基于视觉特征和隐藏状态自回归地生成字幕。
- 使用交叉熵损失端到端训练模型，以最小化在给定图像和语言标记条件下真实字幕的负对数似然。
- 在推理阶段，使用束搜索（beam search）并指定目标语言标记（例如 <en>）以生成指定语言的字幕。
- 对输入标记使用词嵌入和独热编码，将语言标记视为词汇表的一部分。
- 在英语和日语字幕的联合数据集上训练单一模型，所有参数在不同语言间共享。
实验结果
研究问题
- RQ1当基于人工语言标记进行条件控制时，单一神经字幕模型是否能够生成多种语言的准确字幕？
- RQ2与独立的语言专用模型相比，统一模型在英语和日语字幕上的性能表现如何？
- RQ3单一模型在语言差异较大的语言（如英语和日语）之间具备多大程度的泛化能力？
- RQ4与单语模型相比，使用人工标记进行语言控制是否会引入显著的性能下降？
- RQ5统一模型是否能在内存占用和推理时间方面实现足够的效率提升，从而适用于移动或边缘设备部署？
主要发现
- 统一模型在英语测试字幕上的CIDEr得分为0.593，在日语测试字幕上为0.594，而单语模型的得分分别为0.651和0.631。
- 统一模型在英语上的Bleu-1和Bleu-4得分分别为0.558和0.184，在日语上分别为0.693和0.310，显示性能下降微乎其微。
- 尽管英语与日语之间存在显著的语言差异，该模型在两种语言中均生成了语言上正确且语境相关的字幕。
- 统一模型的内存占用和推理时间仅为独立模型的一半，因此更适合资源受限的环境。
- 定性分析显示，各模型的错误模式相似，例如在含水场景中对水相关物体产生过度关注。
- 模型在通过人工标记实现语言切换方面表现出鲁棒性，在零样本推理中两种语言的性能均保持一致。
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