新闻图像字幕生成：多模态注意力与transformer模型的结合

"该文提出了一种端到端的模型，用于生成新闻图像的字幕，结合了多模态注意力机制和Transformer语言模型。模型针对新闻图像的特点，即需要真实世界知识（特别是命名实体）和丰富的语言表达能力，通过图像中的面部和对象关联标题中的单词，利用多模态多头注意力机制解决知识问题。同时，借助最先进的Transformer语言模型和字节对编码，生成语言丰富的字幕。在GoodNews数据集上，模型在CIDEr得分上有显著提升，并引入了更大的NYTimes800k数据集，包含更多文章质量和图像位置信息。" 在当前的计算机视觉和自然语言处理领域，新闻图片字幕的生成是一个重要课题。传统的图像字幕系统虽然能够识别通用对象，但往往缺乏对具体命名实体和地点的了解，且生成的字幕语言多样性不足。新闻环境为解决这些问题提供了独特的场景，因为新闻文章提供了丰富的上下文信息，包括不断变化的词汇和风格。 文中提到的"TransformandTell"模型创新性地将新闻标题的生成与图像内容和文章文本相结合。通过多模态注意力机制，模型可以关注到图像中的关键区域（如人物或物体）以及文章中的相关文字，这有助于提取必要的世界知识。同时，Transformer语言模型的运用增强了模型的语言生成能力，尤其是对于新词和罕见词的处理，使生成的字幕更加准确和多样。 实验结果显示，该模型在GoodNews数据集上的CIDEr得分提高了近四倍，证明了模型的有效性。此外，提出的NYTimes800k数据集扩大了训练数据规模，包含的文章质量更高，图像位置信息的加入也为模型提供了额外的上下文线索，进一步推动了模型性能的提升。 这篇研究通过融合多模态信息和先进的语言模型，为新闻图片字幕生成提供了一个有力的解决方案，为未来的研究提供了新的方向，尤其是在处理多模态信息和提升生成内容的语义连贯性方面。