动词语义角色驱动的精准图像字幕生成方法

"基于动词语义角色的图像字幕生成技术着重于提高图像描述的可控性和准确性，通过利用动词的语义角色来指导模型生成更符合人类预期的字幕。这种技术旨在模拟人类对图像描述的控制能力，不仅关注客观内容或描述模式的控制，还强调了事件的兼容性和样本适用性两大关键特征。" 在当前的图像字幕生成领域，类人可控图像字幕的研究已经成为一个热门话题。传统的图像描述方法往往忽视了对生成结果的精确控制，而基于动词语义角色的CIC方法则填补了这一空白。动词语义角色（VSR）是指在句子中动词与相关名词或短语之间的关系，例如在“一个人在操场上读书”这个句子中，“read”这个动词的语义角色包括Arg0（执行动作的人）和Arg1（被阅读的对象）。 在控制信号（CS）的使用上，有三种主要类型：内容控制信号、结构控制信号和动词专用语义角色。内容控制信号关注描述内容的精准性，例如指定描述的人物年龄或行为；结构控制信号则调整句子的结构，如句子长度或成分的排列；动词专用语义角色则针对特定动词设定控制信号，确保生成的字幕与动词的意义相匹配。 如摘要中所示，通过示例比较了不同模型（如SCT和LaBERT）与采用VSR的框架在生成字幕时的差异。SCT模型使用视觉区域作为控制信号，可能导致字幕质量下降；LaBERT模型根据长度级别控制字幕，但在某些场景下可能不适应图像内容。相比之下，采用VSR的框架能更好地捕捉到事件的兼容性和样本适用性，生成的字幕更符合预期。 动词特定语义角色的优势在于，它可以确保生成的字幕在描述事件时保持一致性，避免出现像“冲浪板在他的手在天空中”这样的不合理描述。同时，通过明确指定各个语义角色，如“Arg0，Arg1”，可以确保生成的字幕更加准确地反映了图像中的实际情境，如“一个男人坐在操场旁边的长凳上”。 基于动词语义角色的图像字幕生成是通过深入理解语言的结构和语义，提升模型生成图像描述的能力，使得生成的字幕既具有人类可理解的逻辑，又具备高度的可控性，这对于自然语言处理和计算机视觉的交叉应用具有重大意义。