論文の概要: VLCDoC: Vision-Language Contrastive Pre-Training Model for Cross-Modal Document Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12029v3
• Date: Thu, 11 May 2023 15:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 19:07:15.635800
• Title: VLCDoC: Vision-Language Contrastive Pre-Training Model for Cross-Modal Document Classification
• Title（参考訳）: VLCDoC:クロスモーダル文書分類のための視覚言語コントラスト事前学習モデル
• Authors: Souhail Bakkali, Zuheng Ming, Mickael Coustaty, Mar\c{c}al Rusi\~nol, Oriol Ramos Terrades
• Abstract要約: 文書データからのマルチモーダル学習は、前もって意味論的に意味のある機能を学習可能な下流タスクに事前学習可能にすることで、近年大きな成功を収めている。 本稿では,言語と視覚の手がかりを通したクロスモーダル表現の学習により,文書分類問題にアプローチする。 提案手法は,ハイレベルなインタラクションを利用して,モダリティ内外における効果的な注意の流れから関連する意味情報を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7798600249187295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal learning from document data has achieved great success lately as it allows to pre-train semantically meaningful features as a prior into a learnable downstream task. In this paper, we approach the document classification problem by learning cross-modal representations through language and vision cues, considering intra- and inter-modality relationships. Instead of merging features from different modalities into a joint representation space, the proposed method exploits high-level interactions and learns relevant semantic information from effective attention flows within and across modalities. The proposed learning objective is devised between intra- and inter-modality alignment tasks, where the similarity distribution per task is computed by contracting positive sample pairs while simultaneously contrasting negative ones in the joint representation space}. Extensive experiments on public document classification datasets demonstrate the effectiveness and the generality of our model on low-scale and large-scale datasets.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントデータからのマルチモーダル学習は最近、学習可能な下流タスクに先行して意味的に意味のある機能を事前トレーニングできるため、大きな成功を収めている。 本稿では,モダリティ内およびモダリティ間関係を考慮し,言語と視覚の相互表現を学習し,文書分類問題にアプローチする。 異なるモダリティの機能を結合表現空間にマージする代わりに、提案手法は高レベルの相互作用を活用し、モダリティ内外における効果的な注意の流れから関連する意味情報を学習する。 提案した学習目的は,タスクごとの類似度分布を正のサンプル対を縮合し,かつ共同表現空間内の負の対を同時に比較することにより,モダリティ内アライメントタスクとモダリティ間アライメントタスクの間に工夫される。 公開文書分類データセットに関する広範囲な実験により,本モデルの有効性と汎用性が実証された。

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