Multimodal machine learning : complementarity of textual and visual contexts - Sorbonne Université Access content directly
Theses Year : 2019

Multimodal machine learning : complementarity of textual and visual contexts

Apprentissage automatique multimodal : complémentarité des contextes textuels et visuels

Eloi Zablocki
  • Function : Author
  • PersonId : 1034688

Abstract

Research looking at the interaction between language and vision, despite a growing interest, is relatively underexplored. Beyond trivial differences between texts and images, these two modalities have non overlapping semantics. On the one hand, language can express high-level semantics about the world, but it is biased in the sense that a large portion of its content is implicit (common-sense or implicit knowledge). On the other hand, images are aggregates of lower-level information, but they can depict a more direct view of real-world statistics and can be used to ground the meaning of objects. In this thesis, we exploit connections and leverage complementarity between language and vision. First, natural language understanding capacities can be augmented with the help of the visual modality, as language is known to be grounded in the visual world. In particular, representing language semantics is a long-standing problem for the natural language processing community, and to further improve traditional approaches towards that goal, leveraging visual information is crucial. We show that semantic linguistic representations can be enriched by visual information, and we especially focus on visual contexts and spatial organization of scenes. We present two models to learn grounded word or sentence semantic representations respectively, with the help of images. Conversely, integrating language with vision brings the possibility of expanding the horizons and tasks of the vision community. Assuming that language contains visual information about objects, and that this can be captured within linguistic semantic representation, we focus on the zero-shot object recognition task, which consists in recognizing objects that have never been seen thanks to linguistic knowledge acquired about the objects beforehand. In particular, we argue that linguistic representations not only contain visual information about the visual appearance of objects but also about their typical visual surroundings and visual occurrence frequencies. We thus present a model for zero-shot recognition that leverages the visual context of an object, and its visual occurrence likelihood, in addition to the region of interest as done in traditional approaches. Finally, we present prospective research directions to further exploit connections between language and images and to better understand the semantic gap between the two modalities.
L'interaction entre le langage et la vision reste relativement peu explorée malgré un intérêt grandissant. Au-delà des différences triviales entre textes et images, ces deux modalités portent des sémantiques distinctes. D'une part, le langage peut exprimer une sémantique de haut niveau sur le monde, mais il est biaisé dans le sens qu’une grande partie de son contenu est implicite (sens commun). D'autre part, les images sont des agrégats de niveaux inférieurs informations, mais elles donnent accès plus directement aux statistiques du monde réel et peuvent être utilisées pour ancrer l'apprentissage de la sémantique d'un objet. Dans cette thèse, nous exploitons les connexions et nous tirons parti de la complémentarité entre langage et vision. Premièrement, les capacités de compréhension du langage naturel peuvent être améliorer à l'aide de la modalité visuelle, car le langage est naturellement ancré dans le monde visuel. En particulier, représenter la sémantique d'un mot est un problème de longue date pour la communauté du traitement de la langue naturel, et, pour améliorer les approches traditionnelles, il est essentiel de tirer parti des informations visuelles. Nous montrons que les représentations linguistiques peuvent être enrichies par des informations visuelles et nous nous concentrons particulièrement sur les contextes visuels et l'organisation spatiale des scènes. Nous présentons deux modèles pour apprendre des représentations multimodales sémantiques pour des mots ou des phrases, à l’aide d’images. A l'inverse, l'intégration du langage à la vision ouvre la possibilité d'élargir les horizons et les tâches de la communauté de la vision par ordinateur. En supposant que le langage contienne des informations visuelles sur les objets et que celles-ci puissent être capturées dans une représentation sémantique, nous nous concentrons sur la tâche de reconnaissance zero-shot, qui consiste à reconnaître des objets qui n'ont jamais été vus grâce aux connaissances linguistiques acquises auparavant. En particulier, nous montrons que les représentations linguistiques contiennent non seulement des informations visuelles sur l'apparence visuelle des objets, mais également sur leur environnement visuel typique et leurs fréquences d'occurrence visuelle. Nous présentons ainsi un modèle de reconnaissance zero-shot tirant parti du contexte visuel d'un objet et de sa probabilité d'occurrence visuelle, en plus de la région d'intérêt, comme dans les approches traditionnelles. Enfin, nous présentons des pistes de recherche potentielles pour exploiter davantage les liens entre langage et images et pour mieux comprendre le fossé sémantique entre les deux modalités.
Fichier principal
Vignette du fichier
ZABLOCKI_Eloi_20019.pdf (12.28 Mo) Télécharger le fichier
Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-03951535 , version 1 (23-01-2023)
tel-03951535 , version 2 (14-02-2023)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03951535 , version 2

Cite

Eloi Zablocki. Multimodal machine learning : complementarity of textual and visual contexts. Machine Learning [cs.LG]. Sorbonne Université, 2019. English. ⟨NNT : 2019SORUS409⟩. ⟨tel-03951535v2⟩
57 View
93 Download

Share

Gmail Facebook X LinkedIn More