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突破多模態(tài)語義鴻溝，賦能智能摘要新時代——專訪楊飛的前沿研究

2024-06-08 來源：評論：0

摘要：人物訪談——楊飛，中頤云信息技術(shù)（北京）有限公司研發(fā)總監(jiān)，突破多模態(tài)語義鴻溝，賦能智能摘要新時代。

　　在人工智能技術(shù)日新月異的今天，多模態(tài)學(xué)習(xí)正逐漸成為構(gòu)建高效信息系統(tǒng)的關(guān)鍵驅(qū)動。楊飛，中頤云信息技術(shù)（北京）有限公司研發(fā)總監(jiān)，憑借其在“面向多模態(tài)內(nèi)容集成與摘要的關(guān)鍵技術(shù)研究”中的深耕與突破，已成為該領(lǐng)域的佼佼者。他所主導(dǎo)的研究不僅攻克了多模態(tài)語義對齊與冗余信息過濾的難題，更提出了兩個具有高度原創(chuàng)性和工程實用價值的模型框架，為多模態(tài)摘要研究注入了強(qiáng)勁動能。

　　多模態(tài)挑戰(zhàn)下的技術(shù)突圍

　　在信息爆炸時代，傳統(tǒng)的單模態(tài)信息處理系統(tǒng)早已難以勝任文本、圖像、音頻等多源數(shù)據(jù)的協(xié)同挖掘與壓縮。面對這一挑戰(zhàn)，楊飛精準(zhǔn)切入“多模態(tài)摘要”這一前沿課題，其研究聚焦于兩個根本問題：其一，如何在海量模態(tài)數(shù)據(jù)中高效識別冗余內(nèi)容，提煉關(guān)鍵信息；其二，如何跨越模態(tài)語義鴻溝，實現(xiàn)語義空間對齊，從而增強(qiáng)摘要的準(zhǔn)確性與一致性。

　　為此，楊飛系統(tǒng)設(shè)計并驗證了兩個層層遞進(jìn)、協(xié)同補(bǔ)強(qiáng)的模型：Multization和MA-Sum，分別在信息編碼和摘要生成階段引入前沿技術(shù)，完成了從語義對齊到上下文解碼的閉環(huán)創(chuàng)新路徑。

　　模型一：Multization——早期語義對齊與相關(guān)性增強(qiáng)

　　Multization是楊飛提出的第一個核心模型，其創(chuàng)新點在于利用多語境IR-Relevant注意力機(jī)制，在編碼階段即對文本與圖像之間的共享核心語義進(jìn)行高精度對齊。該模型引入了“二級門控機(jī)制”和“多模態(tài)二級編碼器”，借助圖像強(qiáng)化文本語義表示，進(jìn)而生成更具綜合信息的摘要。

　　在解碼階段，Multization 通過區(qū)分相關(guān)與不相關(guān)上下文向量，構(gòu)建了正反向注意力機(jī)制，實現(xiàn)對摘要詞匯概率分布的精細(xì)調(diào)整。此外，該模型在每一文本生成步中同步選擇最具語義代表性的圖像作為摘要視覺輸出，在結(jié)構(gòu)上首次實現(xiàn)了多模態(tài)信息生成過程的聯(lián)合協(xié)同。

　　基于電商真實商品描述數(shù)據(jù)集的實驗驗證表明，Multization不僅顯著提升了摘要內(nèi)容的完整性與準(zhǔn)確率，也有效緩解了圖文語義失衡問題，為電子商務(wù)、新聞壓縮與智能推薦等實際應(yīng)用場景提供了極高的參考價值。

　　模型二：MA-Sum——錨點自適應(yīng)選擇與反事實優(yōu)化

　　相比于Multization更側(cè)重于編碼層的對齊處理，MA-Sum（Multi-Modal Anchor-based Summarization）則聚焦于解碼階段的語義區(qū)分與優(yōu)化。楊飛提出，一段多模態(tài)輸入中，存在著高度相關(guān)的“正樣本”與影響性能的“負(fù)樣本”。MA-Sum的最大突破在于首次引入“多模態(tài)錨點自適應(yīng)選擇機(jī)制”，將語義最緊密的文本句子與圖像對象分別定義為語言錨點與視覺錨點，并以此為中心進(jìn)行語義聚合與分離。

　　在摘要生成過程中，MA-Sum構(gòu)建“反事實學(xué)習(xí)機(jī)制”，利用負(fù)樣本構(gòu)建對抗式語義分布，從而提升模型區(qū)分冗余信息的能力。其解碼通過同時考慮正負(fù)語義向量，確保生成結(jié)果高度依賴于核心語義而非外圍干擾。

　　多輪實驗顯示，MA-Sum在摘要一致性、文本壓縮率與多模態(tài)語義配準(zhǔn)方面均超越現(xiàn)有主流模型，尤其在需要視覺支撐語義判斷的應(yīng)用領(lǐng)域，如輿情監(jiān)測、金融新聞解析等場景中表現(xiàn)突出。

　　在楊飛看來，多模態(tài)摘要的終極目標(biāo)，是構(gòu)建“類人語義理解系統(tǒng)”，實現(xiàn)機(jī)器對跨模態(tài)語義的“對齊—融合—總結(jié)”一體化處理。他計劃在未來工作中進(jìn)一步拓展模型在跨語言、多任務(wù)協(xié)同與低資源學(xué)習(xí)場景下的適應(yīng)能力，尤其在跨模態(tài)大模型架構(gòu)（如 Vision-Language Transformer）中推進(jìn)其成果的集成應(yīng)用。

圖片人物：楊飛，中頤云信息技術(shù)（北京）有限公司研發(fā)總監(jiān)

　　他還指出，隨著大模型如Gemini 等在多模態(tài)任務(wù)上的深度應(yīng)用，多模態(tài)摘要系統(tǒng)亟需從數(shù)據(jù)處理邏輯、模型結(jié)構(gòu)設(shè)計到可解釋性評估三個維度進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新，以提升系統(tǒng)的可控性、擴(kuò)展性與現(xiàn)實場景中的部署能力。

　　從語義對齊到信息融合，從門控機(jī)制到錨點優(yōu)化，楊飛的研究展現(xiàn)出對人工智能技術(shù)深厚的理解與前瞻性的技術(shù)判斷。他以其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蒲袘B(tài)度、深邃的思維能力與系統(tǒng)性的創(chuàng)新路徑，為多模態(tài)內(nèi)容處理領(lǐng)域提供了典范式的理論范本與實踐路徑。在多模態(tài)技術(shù)逐漸融入各類信息系統(tǒng)之際，楊飛的研究為推動智能摘要系統(tǒng)向更高層次發(fā)展提供了關(guān)鍵支撐。（文作者：羅雯雯）