条件图文嵌入网络：短语定位新方法

"条件图文嵌入网络：一种用于图像中短语定位的方法" 本文介绍了一种名为条件图文嵌入网络（CITE）的创新方法，旨在解决图像中的短语定位问题。该方法通过在一个端到端的模型中联合学习多个文本条件嵌入，以提升短语在图像中的精确定位。与传统的预定义短语嵌入分配不同，CITE网络引入了一个概念权重分支，它能自动将短语分配给适当的嵌入，从而适应语义上不同的子空间。 在以往的工作中，短语通常被预定义到特定的嵌入空间，这可能会限制那些代表性不足的概念的表达能力。CITE网络通过允许这些概念在进入概念特定层之前利用共享的表示，解决了这个问题。这种方法简化了单个嵌入的表示需求，增强了模型的灵活性和泛化能力。 实验结果显示，CITE网络在Flickr30K实体、ReferIt游戏和VisualGenome三个短语接地数据集上均表现出了显著的性能提升，分别提高了4%、3%和4%的接地性能，优于强区域短语嵌入基线。这意味着CITE网络在处理不同长度和复杂性的自然语言查询时，具有更好的准确性和适应性。 短语定位任务在多个领域有着广泛的应用，如图像字幕生成、图像检索和视觉问答等。随着数据集规模的扩大和查询复杂性的增加，解决短语接地问题变得日益重要。CITE网络的提出为这一领域的研究提供了新的思路和工具。 关键词：自然语言背景、短语定位、嵌入方法、条件模型 论文作者在伊利诺伊大学香槟分校和eBay Inc.进行了这项工作，并提供了开源代码（https://github.com/BryanPlummer/cite），供研究者进一步研究和应用。通过引入条件图文嵌入网络，研究人员和开发者可以利用这个框架改进自然语言与图像的交互，提升基于视觉信息的自然语言处理任务的性能。