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近日，借助飞桨深度学习平台分布式训练领先优势，百度在多模态语义理解领域取得突破，提出知识增强视觉 - 语言预训练模型 ERNIE-ViL，首次将场景图（Scene Graph）知识融入多模态预训练，在 5 项多模态任务上刷新世界最好效果，并在多模态领域权威榜单 VCR 上超越微软、谷歌、Facebook 等机构，登顶榜首。据机器之心了解，基于飞桨实现的 ERNIE-ViL 模型也将于近期开源。
多模态语义理解是人工智能领域重要研究方向之一，如何让机器像人类一样具备理解和思考的能力，需要融合语言、语音、视觉等多模态的信息。
近年来，视觉、语言、语音等单模态语义理解技术取得了重大进展。但更多的人工智能真实场景实质上同时涉及到多个模态的信息。例如，理想的人工智能助手需要根据语言、语音、动作等多模态的信息与人类进行交流，这就要求机器具备多模态语义理解能力。
近日，百度在该领域取得突破，提出业界首个融合场景图知识的多模态预训练模型 ERNIE-ViL。百度研究者将场景图知识融入到视觉 - 语言模型的预训练过程，学习场景语义的联合表示，显著增强了跨模态的语义理解能力。ERNIE-ViL 还在包括视觉常识推理、视觉问答、引用表达式理解、跨模态图像检索、跨模态文本检索等 5 项典型多模态任务中刷新了世界最好效果。并在多模态领域权威榜单视觉常识推理任务（VCR）上登顶榜首。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2006.16934
ERNIE 开源地址：
https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
ERNIE-ViL 登顶 VCR 榜单
VCR Leaderboard 最新版。子任务一：Q->A（Question Answering）。子任务二：QA→R（Answer Justification）。综合得分：Q→AR：模型的综合表现（两个子任务都对才得分）。
上小学的时候，“看图说话”在语文试卷中常年占据着一席之地。比如给出下面这张图，让我们描述图里的人物在干什么、想什么、有着怎样的心情。
同样，在人工智能领域，机器也需要具备“看图说话”的能力。
如下边这张图，出题人问：“右边的那个人是如何获得她面前的钱的？”进一步还要回答“你为什么做出这样的推断？”也就是说，模型不仅需要识别出图像中的物体“人”、“乐器”、“硬币”，还需要对它们的关系“人演奏乐器”等进行理解，并通过“街头表演挣钱”这样的常识进行推理。
VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）就是由十几万这样的图片和问题组成的数据集。该数据集由华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究者联合创建，考查的是模型的多模态语义理解与推理能力。
微软、谷歌、Facebook 等科技公司及 UCLA、佐治亚理工学院等顶尖高校都对该任务发起了挑战。
6 月 24 号，该榜单被再次刷新，来自百度 ERNIE 团队的 ERNIE-ViL 在单模型效果和多模型效果上都取得了第一的成绩，并在联合任务上以准确率领先榜单第二名 3.7 个百分点的成绩登顶，超越了微软、谷歌、Facebook 等机构。
融合场景图知识的 ERNIE-ViL
当人们看到上面这张图的时候，首先会关注图中的物体（Objects）以及特点属性（Attributes）和期间的关系（Relationships）。如：“车”、“人”、“猫”、“房屋”等物体构成了图片场景中的基本元素；而物体的属性，如：“猫是白的”，“汽车是棕色的”则对物体做了更精细的刻画；物体间的位置和语义关系，如：“猫在车上”，“车在房屋前”等，建立了场景中的物体的关联。因此，物体、属性和关系共同构成了描述视觉场景的细粒度语义（Detailed Semantics）。
基于此观察，百度的研究者将包含场景先验知识的场景图（Scene Graph）融入到多模态预训练过程中，建模了视觉 - 语言模态之间的细粒度语义关联，学习到包含细粒度语义对齐信息的联合表示。
如下图所示，基于文本中解析出的场景图，ERNIE-ViL 提出了三个多模态预训练的场景图预测（Scene Graph Prediction）任务：物体预测（Object Prediction）、属性预测（Attribute Prediction）、关系预测（Relationship Prediction）。
物体预测：随机选取图中的一部分物体，如图中的“house”，对其在句子中对应的词进行掩码，模型根据文本上下文和图片对被掩码的部分进行预测；
属性预测：对于场景图中的属性 – 物体对，如图中的“<dress, blue>”，随机选取一部分词对其中的属性进行掩码，根据物体和上下文和图片对其进行预测;
- 关系预测 ： 随机选取一部分“物体 – 关系 – 物体”三元组，如图的“<cat, on top of, car >”，然后对其中的关系进行掩码，模型根据对应的物体和上下文和图片对其进行预测。
通过场景图预测任务，ERNIE-ViL 学习到跨模态之间的细粒度语义对齐，如将语言中“猫”、“车是棕色的”、“猫在车上”等语义信息对应到图像中相应的区域。
除以上提出的场景图预测的任务外，ERNIE-ViL 的预训练还使用了掩码语言模型（Masked Language Modelling）、掩码图像区域预测（Masked Region Prediction）、图文对齐（Image-Text Matching）等任务。
实验结果
研究者通过视觉常识推理、视觉问答等多模态下游任务，对 ERNIE-ViL 的模型能力进行了验证。
除了在视觉常识推理任务上取得 SOTA 之外，ERNIE-ViL 在视觉问答、跨模态图片检索、跨模态文本检索、引用表达式理解等任务上也刷新了 SOTA 结果。
引用表达式理解（Referring Expressions Comprehension, RefCOCO+）任务是给定一段自然语言描述，图像中定位到相关的区域，该任务涉及到细粒度的跨模态语义对齐（自然语言短语与图像区域），因此更加考查联合表示对语义刻画的精细程度，ERNIE-ViL 在该任务的两个测试集上（testA、testB）对比当前最优效果均提升了 2.0 个百分点以上。
视觉问答（Visual Question Answering,VQA）任务是给定一个图片以及文本描述的问题，要求模型给出答案。该任务需要对文本和图像进行更深入的理解和推理，同时该任务里的问题涉及细粒度的语义（物体、物体属性、物体间关系），能够检验模型对于场景的理解深度。ERNIE-ViL 在该任务上以 74.93% 的得分取得了单模型的最好成绩。
跨模态图像 & 文本检索（Cross-modal Image-Retrieval，IR；Cross-modal Text-Retrieval，TR）任务是多模态领域的经典任务，给定图像检索相关的文本以及给定文本检索相关的图像。该任务实质上是计算图像模态和文本模态在语义上的相似度，要求模型同时兼顾整体语义和细粒度语义。ERNIE-ViL 在这两个任务上分别以 R@1 提升 0.56 个百分点和 0.2 个百分点的结果刷新了 SOTA。
模型分析
百度研究者通过构建多模态完形填空测试实验，验证了 ERNIE-ViL 更强的跨模态知识推断能力：给定一组图片 – 文本对齐数据，分别将文本中的物体、关系或属性词掩码，让模型根据上下文和图片进行预测。实验表明，在对文中表述细粒度语义的词（物体、属性、关系）进行预测时，ERNIE-ViL 表现更为优越，准确率分别提升 2.12%、1.31% 和 6.00%。
同时，论文中给出了完形填空测试的若干实例，从下图中可以看出，ERNIE-ViL 往往能够更精确地预测出被掩码的物体、属性和关系，而基线模型往往只能预测出原有词的词性，但是很难准确预测出具体的词。
结语
听懂、看懂、理解环境是人工智能的重要目标之一，实现该目标的首要任务是让机器具备多模态语义理解能力。此次百度提出的知识增强多模态模型 ERNIE-ViL，首次将场景图知识融入多模态模型的预训练过程，在视觉问答、视觉常识推理等 5 个任务上刷新纪录，为多模态语义理解领域研究提供了新的思路。除了上述公开数据集效果突破外，ERNIE-ViL 技术也逐步在真实工业应用场景中落地。未来百度将在该领域进行更深入的研究和应用，使其发挥更大的商业和社会价值。
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