Multi-modal Sentence Summarization with Modality Attention and Image Filtering 论文笔记
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五个月没写博客了，不熟悉我的人大概以为我挂了……
总之呢这段时间还是成长了很多，在加拿大实习的两个多月来，我在编码能力和眼界上都有了极大长进。当然，我也点上了烹饪技能点。
废话不多说，我们来看一篇论文，就是标题所说的使用模态注意力和图像过滤机制的多模态句子摘要。
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个人见解
宗成庆老师的这篇文章发表于ACL'18，同时获得了国家自然科学基金的支持。文章着眼于利用图片信息提升摘要与原文本的相关性。
原文：www.nlpr.ia.ac.cn/cip/ZongPublications/2018/2018HaoranLiIJCAI.pdf
在处理图片信息的时候，这个模型使用了VGG-19，提取特征的能力上没有什么问题。
亮点
这篇文章的思路与一般的额外信息有一些区别，同是用额外信息干涉指导文本生成，这个模型同时使用了两个attention，并提出了一种加权机制将两个attention组合起来。在我读过的另一篇文章《Diversity driven Attention Model for Query-based Abstractive Summarization》中，作者试图用query的context干涉document的context，而不直接显性参与decoder的过程。
文中计算权值的时候，充分考虑了各种可能性；在Image Attention Filter那一块，将数个特征非线性组合起来，虽然显得参数有点多，好在不无道理。
贡献了一个全新的数据集（动用了10个研究生，真有钱），脱胎于Gigawords，对这个领域做出了基础性贡献。
想法
首先，对于数据集，我认为可以选择替代的数据集，可能是我之前做过中文摘要，我很自然地就想到了LCSTS，可以用同样的方法构建数据集，但是这个很费时间精力，而且并不是什么突出的想法贡献。
其次，为什么用VGG提取特征？在这个框架里，VGG提取特征取到的效果我持保留态度。即使有了图片特征又能怎么样呢？到底是一个怎样的机制让VGG的图片特征与关键字对上的？我认为这样的attention拼凑框架思路时非常棒的，但是图片特征与文字的多模态映射我始终不明白how it works. 作为替代方法，我很自然地想到了CV里的目标检测，使用选择性搜索，SVM判断图像中的实体，再作为特征送进模型，我认为这是一个更接近直觉的做法。
再次，Image Filtering这个做法我认为需要改进为更加reasonable的做法。我们完全可以做一个key-word版本的Filter。Filter有两个版本，Image Attention Filter的系数Ia是根据图像与文本的相关性来控制图像干预的程度；而Image Context Filter的系数Tc是用来突出图像特征的。这个想法理应可以迁移到word的使用上。
最后，文中用到的小trick，texrual coverage mechanism，为了解决结巴问题，我们可以考虑其他的机制，比如将context vector做软正交化处理。
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摘要
本文介绍了一种多模态句子摘要任务，输入为一张图片和一对句子，输出为摘要。作者称其为MMSS任务。任务的难点在于怎么将视觉信息输入到框架里，以及怎么减小噪音。针对这两个问题，作者分别提出了两个方法：同时施加不同的注意力到文本和图片上；使用图像过滤Image Filter来降噪。
介绍主要是讲了文本摘要的历史，以及多模态方法最早应用在翻译领域，表现特别好，但是作者认为在摘要上表现得应该更好。
在解决MMSS任务的时候，作者准备使用分层注意力机制，底层分别关注图片和文本的内部，而上层对两个模态进行平衡。因为图片不能表现很多抽象内容，所以图片特征需要过滤去噪；为了解决生成句子结巴的问题，使用了coverage方法。
顺便他们做了一个数据集，真是让人肝疼的工作量。
图片展示了多模态模型的实际效果要好于文本模型。
模型
模型简图如下：
模型可见由句子编码器，图片编码器，摘要解码器和图片过滤器四个部分组成。
Encoder
句子编码器使用的是双向GRU，这个没什么好说的。
图片编码器使用了VGG19，抽取了两种特征：7x7x512的局部特征（flatten之后成为了49x512），和4096维的全局特征。其中局部特征表示为
Decoder
单元使用单向的GRU：
初始状态$s_0$进行了改进。
其中，q为全局特征，a为各个局部特征，如上文所说。
图像和两边的context使用下述公式进行平衡和维度统一：
两个β都是系数：
而对于context的计算与原先的attention没有两样。
对于文字attention：
但是对于图片attention有一些不同的地方在于，图片类似于文本的序列输入，所以对每个图片进行注意力加权：
文章也提到了coverage model，但是我在这里略过。
Image Filter
文章提到了两种filter：Image Attention Filter和Image Context Filter。
Image Attention Filter的目的在于“directly applied to change the attention scale between image and text”，即根据图片相关性进行数值控制。
其中$s_0$是decoder的初始状态，q是图片全局特征，这两个参数用来表示图片相关性；$s_{t-1}$是decoder上一个time step的状态，用来表示与下一个单词的联系。
对于Image Context Vector，作者解释是脱胎于以前的思路（“Image context filter is partially inspired by gating mechanism which has gained great popularity in neural network models”），但是应用在多模态方法上仍属创新。
数据集
数据集的文本部分来源于Gigaword Corpus，作者使用Yahoo，以摘要为关键词搜索了top 5的图片，最后由真人选出最适合的，还做了交叉验证，最后剩下66000左右的数据。
评测结果
进步是显著的，但作者的很多结论还是进行了实验，然后反推进行最后的选择。这也是一个做选择的思路——都试试看就行了。
