論文の概要: Knowledge Perceived Multi-modal Pretraining in E-commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00895v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 08:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-05 11:00:47.391282
• Title: Knowledge Perceived Multi-modal Pretraining in E-commerce
• Title（参考訳）: 電子商取引におけるマルチモーダル事前学習の知識
• Authors: Yushan Zhu, Huaixiao Tou, Wen Zhang, Ganqiang Ye, Hui Chen, Ningyu Zhang and Huajun Chen
• Abstract要約: 画像とテキストのモダリティに対する現在のマルチモーダル事前学習法は、モダリティの欠如やモダリティノイズに直面して頑健さを欠いている。 我々は,マルチモーダル事前学習における知識モダリティを導入し,ノイズを補正し,画像とテキストのモダリティの欠如を補うK3Mを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.012793707741562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we address multi-modal pretraining of product data in the field of E-commerce. Current multi-modal pretraining methods proposed for image and text modalities lack robustness in the face of modality-missing and modality-noise, which are two pervasive problems of multi-modal product data in real E-commerce scenarios. To this end, we propose a novel method, K3M, which introduces knowledge modality in multi-modal pretraining to correct the noise and supplement the missing of image and text modalities. The modal-encoding layer extracts the features of each modality. The modal-interaction layer is capable of effectively modeling the interaction of multiple modalities, where an initial-interactive feature fusion model is designed to maintain the independence of image modality and text modality, and a structure aggregation module is designed to fuse the information of image, text, and knowledge modalities. We pretrain K3M with three pretraining tasks, including masked object modeling (MOM), masked language modeling (MLM), and link prediction modeling (LPM). Experimental results on a real-world E-commerce dataset and a series of product-based downstream tasks demonstrate that K3M achieves significant improvements in performances than the baseline and state-of-the-art methods when modality-noise or modality-missing exists.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Eコマース分野における製品データのマルチモーダル事前学習について述べる。 画像とテキストのモダリティのための現在のマルチモーダル事前学習法は、実電子商取引シナリオにおける多モーダル製品データの広範化問題であるモダリティの欠如とモダリティノイズに直面するロバスト性に欠ける。 そこで本研究では,マルチモーダル事前学習における知識モダリティを導入し,ノイズを補正し,画像とテキストのモダリティの欠如を補う手法K3Mを提案する。 モダリティエンコーディング層は、各モダリティの特徴を抽出する。 画像のモダリティとテキストのモダリティの独立性を維持するために初期対話的特徴融合モデルを設計し、画像、テキスト、知識のモダリティの情報を融合する構造集約モジュールを設計した、複数のモダリティの相互作用を効果的にモデル化することができる。 我々は,マスクオブジェクトモデリング(MOM),マスク言語モデリング(MLM),リンク予測モデリング(LPM)の3つの事前訓練タスクで,K3Mを事前訓練する。 実世界のeコマースデータセットと一連の製品ベースのダウンストリームタスクの実験結果は、モダリティノイズやモダリティミスが存在する場合、k3mはベースラインや最先端のメソッドよりもパフォーマンスが大幅に向上していることを示している。

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