論文の概要: CLOP: Video-and-Language Pre-Training with Knowledge Regularizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03314v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 05:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:24:36.434459
• Title: CLOP: Video-and-Language Pre-Training with Knowledge Regularizations
• Title（参考訳）: CLOP: 知識正規化によるビデオとランゲージの事前学習
• Authors: Guohao Li, Hu Yang, Feng He, Zhifan Feng, Yajuan Lyu, Hua Wu, Haifeng Wang
• Abstract要約: ビデオと言語による事前学習は、一般化可能な表現を学習するための有望な結果を示している。 このような表現形式を構造的知識として表現し、複数の粒度のリッチな意味論を表現する。 知識正規化を用いたCLOP(Cross-modaL knedgeOwl-enhanced Pre-training)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.09248976105326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video-and-language pre-training has shown promising results for learning generalizable representations. Most existing approaches usually model video and text in an implicit manner, without considering explicit structural representations of the multi-modal content. We denote such form of representations as structural knowledge, which express rich semantics of multiple granularities. There are related works that propose object-aware approaches to inject similar knowledge as inputs. However, the existing methods usually fail to effectively utilize such knowledge as regularizations to shape a superior cross-modal representation space. To this end, we propose a Cross-modaL knOwledge-enhanced Pre-training (CLOP) method with Knowledge Regularizations. There are two key designs of ours: 1) a simple yet effective Structural Knowledge Prediction (SKP) task to pull together the latent representations of similar videos; and 2) a novel Knowledge-guided sampling approach for Contrastive Learning (KCL) to push apart cross-modal hard negative samples. We evaluate our method on four text-video retrieval tasks and one multi-choice QA task. The experiments show clear improvements, outperforming prior works by a substantial margin. Besides, we provide ablations and insights of how our methods affect the latent representation space, demonstrating the value of incorporating knowledge regularizations into video-and-language pre-training.
• Abstract（参考訳）: ビデオと言語による事前学習は、一般化された表現の学習に有望な結果を示している。 ほとんどの既存のアプローチは、通常、マルチモーダルコンテンツの明示的な構造表現を考慮せずに、暗黙的にビデオやテキストをモデル化する。 このような表現形式を構造的知識として表現し、複数の粒度の豊富な意味論を表現する。 類似した知識を入力として注入するオブジェクト指向アプローチを提案する関連研究がある。 しかし、既存の手法は通常、より優れたクロスモーダル表現空間を形成するための正規化のような知識を効果的に利用できない。 そこで本研究では,知識正規化を用いたCLOP(Cross-modaL knOwledge-enhanced Pre-training)手法を提案する。 私たちの重要なデザインは2つあります 1)類似動画の潜在表現をまとめる簡易かつ効果的な構造知識予測(SKP)タスク 2) コントラスト学習のための新しい知識誘導サンプリング手法 (kcl) により, クロスモーダル・ハード・ネガティブなサンプルを分離する。 本手法は4つのテキストビデオ検索タスクと1つのマルチ選択QAタスクで評価する。 実験は明確な改善を示し、以前の成果をかなりのマージンで上回った。 さらに,本手法が潜在表現空間にどのように影響するかをアブレーションし,映像・言語事前学習に知識正規化を組み込む価値を示す。

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