UniVL-DR: 多模態(tài)稠密向量檢索模型

論文標題：

Universal Vision-Language Dense Retrieval: Learning A Unified Representation Space for Multi-Modal Retrieval

背景介紹盡管當前主流搜索引擎主要面向文本數(shù)據(jù)，然而多媒體內(nèi)容的增長一直是互聯(lián)網(wǎng)上最顯著趨勢之一，各種研究表明用戶更喜歡搜索結果中出現(xiàn)生動的多模態(tài)內(nèi)容。因而，針對于多模態(tài)數(shù)據(jù)的信息獲取需求在用戶搜索過程中尤為重要。 ▲圖1. 不同多模態(tài)檢索框架示意圖

為了實現(xiàn)多模態(tài)檢索過程，當前的多媒體搜索系統(tǒng)通常采用“分而治之”的方法。如圖 1(a) 所示，這些方法首先在單個模態(tài)中進行搜索，包括文本、圖像、視頻等 ，然后將各個模態(tài)的檢索結果融合在一起，例如，在這些單/交叉模態(tài)檢索器之上構建另一個排序模塊來進行模態(tài)融合。

顯而易見，相關性建模（Relevance Modeling）和檢索結果融合（Retrieval Result Fusion）二者的建模過程通常交織在一起，以實現(xiàn)更準確的多模態(tài)檢索結果。然而，由于模態(tài)差距，這類模型只能以分而治之的方式進行流水線建模，這使得融合來自不同模態(tài)的檢索結果具有挑戰(zhàn)性。

在本文中，我們提出端到端多模態(tài)檢索模型，通過用戶查詢對多模態(tài)文檔進行統(tǒng)一的檢索。如圖 1(b) 所示，通用多模態(tài)檢索將查詢和多模態(tài)文檔映射到一個統(tǒng)一的嵌入空間，并通過最近鄰搜索檢索多模態(tài)候選結果。最終，本文將相關性建模（Relevance Modeling）、跨模態(tài)匹配（Cross-Modality Matching）和檢索結果融合（Retrieval Result Fusion）進行統(tǒng)一的建模。

多模態(tài)檢索任務介紹

▲圖2. 不同檢索任務示意圖

單模態(tài)檢索（Single Modality Retrieval）。如圖 2（a）所示，單模態(tài)檢索側重于在一個模態(tài)空間內(nèi)進行相關性檢索，包括文本-文本檢索和圖像-圖像檢索。文本-文本檢索旨在從文本集合中檢索出與查詢相關的文本文檔；而圖像-圖像檢索期望于從圖像集合中檢索出與給定查詢圖像匹配度較高的圖像。

跨模態(tài)檢索（Cross Modality Retrieval）。如圖 2（b）所示，該檢索場景包含兩個子任務：文本-圖像檢索，圖像-文本檢索。這兩種任務要求檢索模型在圖像與圖像對應的描述文字之間進行跨模態(tài)匹配，

例如，在圖像-文本檢索任務中，對于給定的圖像，檢索模型需要在給定的圖像描述文本集合中檢索出與之匹配的描述文本。這種跨模態(tài)檢索場景中的任務更加側重于文本與圖像之間的跨模態(tài)語義信息匹配，不同于信息檢索中的相似度搜索，這種跨模態(tài)匹配更加注重“淺層”的語義匹配，對于深層的文檔理解能力要求不高。

多模態(tài)檢索（Multi-Modal Retrieval）。如圖 2（c）所示，該檢索場景旨在包含多模態(tài)文檔的數(shù)據(jù)集合中檢索相關文檔。在多模態(tài)檢索場景下，檢索模型需要同時處理查詢與不同模態(tài)文檔之間的相似度計算，例如，對于給定的查詢，檢索模型需要在給定的文檔集合中檢索出相似文檔。

不同于單模態(tài)檢索和跨模態(tài)檢索，多模態(tài)檢索的目的是從多模態(tài)文檔集合中檢索、返回相關文檔。根據(jù)用戶的查詢，檢索結果可能由文本文檔、圖像文檔或文本文檔與圖像文檔的混合序列組成。多模態(tài)檢索更加關注查詢和文檔之間的關聯(lián)建模，且檢索過程中涉及查詢與文本文檔的單模態(tài)匹配、查詢與圖像文檔的跨模態(tài)匹配以及不同模態(tài)文檔與查詢的相似度之間的比較，這使得這項任務具有更大的挑戰(zhàn)性。

UniVL-DR：基于統(tǒng)一表征空間的多模態(tài)稠密向量檢索框架

▲圖3. UniVL-DR模型結構圖

在多模態(tài)信息檢索場景下，本文提出了 Universal Vision-Language Dense Retrieval (UniVL-DR) 模型來建模多模態(tài)檢索過程。如圖 3 所示，對于給定用戶查詢和多模態(tài)文檔，UniVL-DR 將用戶查詢、文本文檔和圖像文檔編碼在一個統(tǒng)一的向量表征空間中，并在該表征空間中進行用戶查詢與相關文檔的相關性建模以及多模態(tài)文檔向量表征建模。

UniVL-DR 由兩個編碼器構成：文本編碼器和圖像編碼器。查詢、圖像文檔和文本文檔均通過這兩個編碼器編碼得到稠密向量表示。

查詢編碼：如公式（1）所示，本文算法直接通過文本編碼器對查詢進行編碼，得到查詢的表征向量：

文本文檔編碼：如公式（2）所示，對于文本文檔，本文算法將其經(jīng)過文本編碼器得到文本文檔的稠密表征向量：

圖像文檔編碼：與文本文檔不同，圖像文檔可以通過圖像特征和圖像描述表示，并且圖像的文本描述可以幫助模型更好地理解圖像文檔的語義。因此，如公式（3）所示，本文對圖像和圖像的文本描述進行編碼，得到編碼后的向量，再對這些向量進行求和得到第 i 個圖像文檔的稠密表征向量：

圖像文檔的稠密表征向量和文本文檔的稠密表征向量使用相同的文本編碼器進行編碼，這種處理方式在文本空間中架起了兩種模態(tài)文檔間的橋梁，為多模態(tài)檢索建立了一個統(tǒng)一的以語言為中心的稠密向量表征空間。在檢索時，由公式（4）所示，本算法通過計算查詢與候選文檔的余弦相似度得分來評估查詢與該文檔之間的相似度：

在訓練過程中，本文采用模態(tài)均衡化的難負例選取策略，有效地構建多模態(tài)文檔表征空間并進行優(yōu)化，避免了在多模態(tài)數(shù)據(jù)共同訓練過程中對某一模態(tài)信息的過擬合。具體來說，由公式（5）所示，對于給定查詢及候選文檔，本文通過對不同模態(tài)的難負例進行采樣并最小化對比學習損失來優(yōu)化表征向量空間。這使得查詢表征向量的空間分布更接近相關文檔而遠離不相關文檔。K1 和 K2 分別代表圖像文檔負例的數(shù)量和文本文檔負例的數(shù)量，如果訓練過程中，K1 與 K2 不相等，那么模型很可能學習到偏差較大的分布空間，例如，若 K1偏差的問題。，訓練時，查詢的表征分布將偏向于文本文檔的表征域，以此來獲得較低的損失值。這種情況會造成模型訓練時對某個模態(tài)過擬合，從而導致檢索中僅關注某一模態(tài)的文檔，造成模態(tài)<>為了避免這種模態(tài)過擬合的問題，本文使用模態(tài)均衡化的難負例選擇策略，即訓練過程中始終保持 K1=K2=K，從而構建更加均衡、穩(wěn)定的多模態(tài)表征空間。

為解決圖像文檔與文本文檔在表征上的模態(tài)屏障，本文提出通過圖像的語言化拓展來彌合不同模態(tài)文檔間表征鴻溝的方法。

▲圖4. 圖像的語言拓展算法示意圖

本文借鑒信息檢索領域中的文檔拓展技術對圖像進行語言化拓展，增強圖像的語義表示。如圖（4）所示，首先對圖像進行目標檢測，得到圖像的區(qū)域特征和檢測出的區(qū)域文本標簽集合。本文首先將由圖像和目標檢測得到的區(qū)域標簽生成圖像描述形式的語言化拓展，輸入結構如公式（6）所示：

其次將由圖像文檔生成與圖像對應的查詢形式的語言化拓展，輸入結構如公式（7）所示：

最后，如公式（8）所示本文將生成的圖像語言化拓展與圖像原始的文本描述拼接作為圖像文檔中文本部分的新表示。新的文本表示具有更強的語義信息，可以幫助圖像文檔更好地適配語言信息的表征空間。

實驗結果

實驗結果如表 2 所示。UniVL-DR 在性能評估上比所有基線模型提高了 7% 以上，顯著的檢索性能提升說明了本文算法在構建面向多模態(tài)文檔的信息檢索系統(tǒng)方面的有效性。相比較分而治之的策略，UniVL-DR 甚至超過了 BM25&CLIP-DPR（Oracle Modality）模型，該模型利用了數(shù)據(jù)集中標注的與用戶問題相關的文檔模態(tài)信息進行模態(tài)路由。證明統(tǒng)一化的多模態(tài)文檔向量建模能夠很好地建模多模態(tài)檢索任務。

▲表2. 主實驗結果

如表 3 所示，本文展示了模型的消融試驗結果。在實驗中我們發(fā)現(xiàn)針對于多模態(tài)檢索任務，圖像文檔的標題信息相比較像素信息更加重要。同時，在圖像文檔標題信息的基礎上加入圖像像素信息能夠進一步提升檢索的效果。

▲表3. 消融實驗結果

如圖 5 所示，在用戶問題中，往往會出現(xiàn)與圖片所描述內(nèi)容相關的實體，例如：明尼通卡杜鵑花（Minnetonka Rhododendron flower），然而，現(xiàn)有的圖片編碼器（例如：CLIP）往往缺少此類的背景知識，因而導致在多模態(tài)檢索過程中圖像文本的像素編碼向量的作用不大。此原因導致了在多模態(tài)檢索過程中圖片像素的語義信息對檢索精度的提升貢獻不大的現(xiàn)象。

▲圖5. 圖片檢索樣例

進一步我們通過不同負例選取方式訓練得到的多模態(tài)檢索模型的向量空間可視化，如圖 6 所示。我們的實驗結果發(fā)現(xiàn)，通過模態(tài)平衡難負例訓練的檢索模型學習的向量空間更加的均勻。同時，通過對難負例的模態(tài)進行平衡可以很好地緩解檢索模型對于模態(tài)的偏見問題。

▲圖6. 稠密向量可視化

總結本文提出了 UniVL-DR，UniVL-DR 構建了統(tǒng)一的多模態(tài)向量表征空間，將單模態(tài)、跨模態(tài)匹配和檢索結果融合建模在一起，實現(xiàn)端到端的多模態(tài)信息檢索。具體來講，本文的主要貢獻有以下兩點：1）通過模態(tài)均衡的難負例選取策略進行統(tǒng)一多模態(tài)表征空間的對比優(yōu)化。2）利用圖像語言化方法彌合了原始數(shù)據(jù)空間中圖像和文本之間的模態(tài)差距。實驗表明，UniVL-DR 可以通過圖像語言化技術彌合模態(tài)差距，并通過模態(tài)均衡的難負例選取策略避免過度擬合某一種模態(tài)的訓練監(jiān)督信號。 ·