Avançando as Tarefas de Vídeo-Texto em Língua Indonésia

A aprendizagem multimodal é importante em áreas onde dados de vídeo e texto são usados juntos. Este estudo foca em fazer o vídeo e o texto trabalharem juntos em tarefas como encontrar vídeos baseados em texto, descrever vídeos em texto e recuperar texto de vídeos. Embora existam muitos programas que lidam com essas tarefas, a maioria foi feita para o inglês. Falta desenvolvimento para outros idiomas, incluindo indonésio, mesmo com tanta gente falando. Isso provavelmente acontece porque não havia um dataset público disponível para essas tarefas em indonésio.

Para mudar isso, criamos o primeiro dataset público para vídeo e texto em indonésio. Traduzimos sentenças em inglês de um conhecido dataset de vídeo-texto chamado MSVD para indonésio. O novo dataset MSVD-Indonésian consiste em 1970 vídeos e cerca de 80.000 sentenças. Com esse dataset, testamos vários modelos que foram criados para o dataset em inglês em três tarefas principais: encontrar vídeos a partir de texto, encontrar texto em vídeos e criar legendas para vídeos.

Modelos recentes dependem de recursos de datasets em inglês. No entanto, não há muitos recursos disponíveis para treinamento usando indonésio. Isso levanta questões sobre a eficácia desses modelos para nosso dataset. Para resolver isso, usamos uma técnica chamada aprendizagem por transferência cross-linguística. Isso envolve usar modelos que foram treinados em dados em inglês e depois ajustá-los para funcionar com nosso dataset em indonésio. Os resultados dos nossos testes mostram que essa abordagem pode levar a melhores resultados em todas as tarefas.

Em resumo, acreditamos que nosso dataset, junto com os resultados, ajudará pesquisadores na área. Ele abre novas oportunidades para avançar o estudo de tarefas de vídeo e texto em indonésio. O dataset pode ser encontrado no GitHub.

#Visão Geral da Aprendizagem de Máquina Multimodal

A aprendizagem de máquina multimodal combina diferentes tipos de dados, como texto, áudio e vídeo, para criar modelos mais completos. Essa área em crescimento é especialmente importante para tarefas que ligam vídeo e texto, incluindo a recuperação de vídeos com base em uma consulta de texto ou a geração de uma descrição de texto para um vídeo específico.

Na recuperação texto-para-vídeo, os usuários fornecem um prompt de texto, e o sistema recupera vídeos relevantes. A recuperação vídeo-para-texto funciona ao contrário: os usuários fornecem um vídeo, e o sistema encontra texto relacionado. O objetivo da legendagem de vídeo é produzir uma frase descritiva para um vídeo dado. Para todas essas tarefas, um dataset adequado com pares de vídeos e texto é essencial para treinar modelos eficazes.

A maioria dos datasets vídeo-texto disponíveis hoje está em inglês. Apenas alguns datasets em outros idiomas, como chinês ou turco, existem. Como o indonésio é falado por muitas pessoas ao redor do mundo, a ausência de um dataset público nesse idioma limita o progresso na pesquisa de tarefas vídeo-texto. Portanto, decidimos criar e fornecer o primeiro dataset público de vídeo-texto em indonésio traduzindo o dataset MSVD para indonésio.

#Criação do Dataset MSVD-Indonésian

O dataset MSVD original inclui 2089 vídeos. Alguns vídeos foram removidos do YouTube, então nosso trabalho inclui apenas 1970 desses vídeos. Coletamos 80.827 sentenças que acompanham esses vídeos da versão em inglês do dataset e as traduzimos para indonésio usando uma ferramenta de tradução. Cada vídeo no dataset MSVD-Indonésian tem o mesmo número de sentenças que no dataset MSVD, permitindo uma comparação um-a-um.

Usar um serviço de tradução pode levar a erros. Nosso processo de tradução resultou em algumas sentenças com gramática ou conteúdo incorreto. No entanto, muitas sentenças foram bem traduzidas, preservando o significado geral. Nos casos em que a tradução estava incorreta, mantivemos as sentenças como estavam, tratando essas imprecisões como ruído em nosso dataset.

#Análise do Dataset

Comparamos o dataset MSVD e o MSVD-Indonésian para ver como eles diferem. Observamos que certos artigos e palavras frequentemente usados em ambos os datasets mostram padrões semelhantes. Por exemplo, artigos comuns em ambos os datasets estão presentes, mas suas frequências diferem devido à estrutura da língua.

Além disso, o número de palavras únicas no dataset MSVD é maior do que no dataset MSVD-Indonésian. A média do comprimento da frase no dataset MSVD é maior do que a do dataset indonésio. Essas diferenças podem indicar que um modelo que se destaca no dataset MSVD pode não ter o mesmo desempenho no MSVD-Indonésian.

#Tarefas de Recuperação de Vídeo-Texto

Para a recuperação vídeo-texto, focamos em duas tarefas principais: recuperação texto-para-vídeo e recuperação vídeo-para-texto. Em ambos os casos, os modelos conseguiram recuperar vídeos ou textos relevantes com base na entrada fornecida. Usamos um modelo chamado X-CLIP, que se mostrou eficaz nessas tarefas.

X-CLIP usa um modelo CLIP pré-treinado, que foi treinado em um dataset em grande escala envolvendo imagens e texto. Ajustamos o modelo X-CLIP no nosso dataset vídeo-texto indonésio para ver como ele se sairia em ambas as tarefas de recuperação.

Também analisamos como usar um codificador visual pré-treinado do dataset em inglês impacta o desempenho do modelo X-CLIP. Os resultados mostraram que usar as características pré-treinadas aumentou significativamente o desempenho, mesmo que o codificador de texto não fosse especificamente ajustado para indonésio.

#Tarefa de Legendagem de Vídeo

Nós também abordamos a tarefa de legendagem de vídeo, onde o objetivo é gerar uma frase descritiva para um vídeo dado. Para isso, aplicamos um modelo chamado VNS-GRU, que usa características semânticas extraídas do modelo SCD pré-treinado. Este modelo foi treinado na versão em inglês do dataset MSVD.

Nossos experimentos indicaram que usar o modelo SCD ajudou a melhorar as legendas geradas em termos de detalhe e relevância. Mesmo sem um treinamento direto em dados indonésios, o modelo conseguiu fornecer sentenças relevantes e coerentes para os vídeos.

#Resultados Experimentais

Avaliaram o desempenho dos nossos modelos usando várias métricas para medir sua eficácia nas tarefas de recuperação e legendagem. Nas tarefas de recuperação, olhamos para métricas como recall, que rastreia quantos itens relevantes foram encontrados nos principais resultados da pesquisa. Para as tarefas de legendagem, avaliamos quão bem as sentenças geradas corresponderam às saídas esperadas usando várias métricas padrão.

No nosso estudo, descobrimos que os modelos pré-treinados ajudaram a melhorar os resultados em todas as tarefas. No entanto, certas configurações ou ajustes foram mais bem-sucedidos do que outros. Por exemplo, usar um número ótimo de anotações de amostra durante a fase de treinamento resultou em melhores resultados do que usar um número fixo.

#Direções Futuras

Nosso trabalho deixa espaço para mais exploração. Existem várias avenidas que os pesquisadores podem seguir para melhorar os modelos atuais e o próprio dataset:

1. Pré-treinamento com Dados Indonésios: Pesquisas futuras poderiam se concentrar na criação de um dataset de visão-linguagem em indonésio em grande escala para pré-treinamento de modelos, melhorando ainda mais seu desempenho.

2. Capacidades Multilíngues: Desenvolver modelos que possam produzir saídas em múltiplos idiomas para cada vídeo seria uma área empolgante a explorar, especialmente porque o dataset atual tem pares de sentenças em inglês e indonésio.

3. Abordando Ruído: Investigar os efeitos do ruído dentro do nosso dataset e desenvolver algoritmos robustos poderia levar a um desempenho melhor e a saídas mais confiáveis.

#Conclusão

O dataset MSVD-Indonésian representa um passo significativo na aprendizagem multimodal para a língua indonésia. Ao criar esse dataset, fornecemos aos pesquisadores um recurso valioso para desenvolver e testar novos modelos para tarefas de vídeo-texto. Nossos resultados indicam que modelos existentes baseados em inglês também podem funcionar efetivamente em nosso dataset indonésio com alguns ajustes.

Esperamos que este trabalho inspire mais pesquisas e inovações na área de aprendizagem multimodal, levando a uma melhor compreensão das relações entre vídeo e texto em idiomas além do inglês.