B3ゼミ_03_28_マルチモーダル学習_.pdf

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March 28, 2019

 B3ゼミ_03_28_マルチモーダル学習_.pdf

2019/03/28
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室
学部4年 守谷 歩

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Ayumu

March 28, 2019
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  1. マルチモーダル学習 2019/03/28 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 学部4年 守谷 歩 概要、タスク、問題点

  2. 言語処理におけるマルチモーダル学習 ⚫複数のモダリティを含む処理を行いモデル構築 ⚫人工知能を使って言語処理をするなら今かなりの精度が出てる画 像の情報なども用いたい。 ⚫最近の研究では、対訳コーパスに画像情報を付加し機械翻訳の 精度を上げるといった面で使われている。

  3. マルチモーダル学習のタスク ⚫唇の画像から何を話しているか推定する(Lip Reading) ⚫手話を言語情報に置き換える ⚫テキストの情報からどんな画像かを推定する ⚫人の画像情報と話している内容から感情推定する ⚫映像からリアルタイムで実況を生成する。

  4. 画像説明生成 ⚫CNNの画像のエンコーダをRNNのテキストのデコーダと接続し、 RNNの誤差を誤差伝搬法を用いてCNNまでフィードバックさせる

  5. 動画像キャプショニング ⚫CNNで動画のフレームごとに特徴量抽出し、取った特徴量を時系 列データとしてRNNへ入力

  6. 画像スタイル変換 ⚫CNNで動画のフレームごとに特徴量抽出し、取った特徴量を時系 列データとしてRNNへ入力

  7. マルチモーダル学習の問題点 ⚫例えばリアルタイムで実況を生成するタスクの場合 ⚫モーダル間の関連性をどう定義するか ⚫変換結果をどう評価するか ⚫複数のモダリティの情報を組み合わせて予測できないか ⚫モダリティ間の知識の転移を行えないか

  8. マルチモーダル学習の今後の展開 ⚫Vision-and-Language Navigationといった、ロボットを自然言語で目 的地に誘導するといったようなタスクなどで期待されている。 ⚫音声の特徴などを用いた生体認識などのタスクでも期待されてい る。

  9. 参考資料 ⚫東京大学、中山 英樹 「マルチモーダル深層学習の発展」 http://must.c.u-tokyo.ac.jp/sigam/sigam20/sigam20sp01.pdf ⚫DeNA、森紘一郎「マルチモーダル深層学習の研究動向」 https://www.slideshare.net/f2forest/ss-108087799 ⚫東京大学、鈴木雅大「深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習」 https://www.slideshare.net/masa_s/ss- 62920389

    ⚫Unifying Visual-Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models https://arxiv.org/pdf/1411.2539.pdf ⚫Show and Tell: A Neural Image Caption Generato https://arxiv.org/pdf/1411.4555.pdf ⚫Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions https://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/ ⚫Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks https://junyanz.github.io/CycleGAN/