Avancer des modèles de parole visuellement ancrés et bilingues

Les modèles de parole visuellement ancrés sont des systèmes qui relient la parole et les images sans avoir besoin de texte. Ils apprennent à associer les mots prononcés à des images en comprenant comment ils se rapportent dans un espace commun. Par exemple, si quelqu'un dit "lion", le système peut lier ce mot à des images de lions.

La plupart des recherches dans ce domaine se sont concentrées sur une langue à la fois, ce qui rend difficile la connexion entre différentes langues. Une étape importante de ce travail est de trouver des moyens de relier les mots prononcés dans une langue à des visuels qui peuvent aider à comprendre une autre langue. Les modèles Bilingues, qui utilisent deux langues, ont montré de meilleures performances par rapport à ceux qui n'utilisent qu'une seule langue. C'est parce que l'utilisation de visuels comme lien commun peut aider à améliorer la compréhension entre les langues.

#Le défi de l'imprééquilibre dans les ressources linguistiques

Dans la vie réelle, on a souvent plus de légendes parlées dans une langue que dans une autre. Cette différence dans la quantité de données disponibles peut rendre difficile l'entraînement de modèles efficaces pour les langues moins courantes. En créant des systèmes bilingues, on se demande souvent comment une langue forte peut aider une langue plus faible avec moins de ressources. Cette question guide notre approche pour améliorer les performances des Langues à faibles ressources en utilisant un modèle de parole visuellement ancré bilingue.

Dans notre travail, on utilise l'anglais comme langue forte et l'hindi et le japonais comme langues avec moins de ressources.

#Notre cadre de parole visuellement ancré bilingue

Notre modèle commence par une collection de paires d'images et de légendes parlées. Chaque paire est traitée à travers différents encodeurs adaptés aux deux langues. Le système recherche des expressions parlées similaires entre les deux langues en fonction du contexte visuel. On conçoit notre processus d'entraînement pour tirer parti de la langue riche pour aider la langue à faibles ressources à mieux apprendre.

Le modèle entraîne d'abord le modèle de langue forte puis ajoute un encodeur de langue à faibles ressources, lui permettant de recevoir des connaissances du modèle plus fort. En utilisant des expressions parlées similaires comme liens, on peut créer plus de connexions entre les langues, ce qui aide ensuite le modèle à mieux comprendre et apprendre.

#Le rôle des expressions sémantiquement similaires

Des phrases parlées similaires peuvent aider à combler le fossé entre deux langues lorsque beaucoup de données ne sont pas disponibles. En identifiant des phrases qui ne sont pas identiques mais qui transmettent des significations similaires, on peut établir des connexions qui aident à l'entraînement. Par exemple, différentes phrases peuvent toujours renvoyer au même concept visuel.

Notre méthode implique d'utiliser un ensemble de caractéristiques qui se sont révélées utiles lors des itérations d'entraînement précédentes. On garde une trace de ces caractéristiques et les utilise pour sélectionner des phrases similaires pendant l'entraînement. Ce processus vise à renforcer les capacités d'apprentissage de la langue à faibles ressources en améliorant ses liens avec la langue forte.

#Configuration expérimentale

Dans nos expériences, on a utilisé des ensembles de données contenant des images et des légendes en anglais, en hindi et en japonais. On s'est assuré que les images partageaient des légendes communes, ce qui permettrait un entraînement efficace. L'objectif était de voir à quel point notre modèle bilingue performait dans la récupération des bonnes paires image-légende.

#Principales conclusions de nos expériences

1. Amélioration des performances avec plusieurs langues : Quand on a entraîné des modèles en utilisant à la fois des langues à ressources élevées et faibles, la langue cible s'est améliorée de manière significative par rapport à l'utilisation d'une seule langue.

2. Avantages d'une langue à forte ressource : Inclure une langue bien soutenue a aidé le modèle à mieux scorer sur des langues moins soutenues. Cela signifie simplement que les connaissances d'une langue riche aident une langue plus faible dans les tâches d'apprentissage.

3. Limitations de l'utilisation uniquement d'échantillons similaires : Étonnamment, l'utilisation de seulement des expressions sémantiquement similaires sans l'orientation d'un modèle de langue forte n'a pas aidé à améliorer les performances. Si le modèle n'a pas de source solide, les connexions qu'il crée à travers des phrases similaires peuvent ne pas être efficaces.

4. Travailler ensemble pour de meilleurs résultats : Utiliser une langue riche pré-entraînée avec des échantillons sémantiquement similaires a montré de meilleurs résultats. Ces deux méthodes combinées poussent la performance de la langue à faibles ressources au-delà de ce qu'elle pourrait atteindre seule.

5. Performance supérieure aux modèles standards : Notre méthode bilingue a donné de meilleurs résultats que les modèles existants, même ceux qui incluaient plusieurs langues. Cela a souligné l'efficacité de notre approche, même avec moins de ressources d'entraînement.

#Conclusion

On a relevé le défi d'entraîner des modèles de parole visuellement ancrés bilingues face à un déséquilibre dans les données de légendes parlées. En se concentrant sur l'utilisation d'un modèle de langue forte aux côtés d'expressions similaires, on a créé un système qui permet à une langue à faibles ressources de mieux performer. Nos conclusions suggèrent qu'une conception soignée est cruciale lors de la fusion de ces stratégies pour des résultats optimaux dans l'entraînement des modèles.

En résumé, notre approche a montré qu'une langue à faibles ressources pouvait apprendre efficacement d'une langue plus établie et améliorer ses performances dans des tâches connexes comme la récupération de paires image-légende.