
摘要
我们提出了一种用于视觉叙事任务的学习模型。其核心思想是:从图像中预测锚定词嵌入(anchor word embeddings),并结合这些嵌入与图像特征共同生成叙事句子。为训练该预测器,我们采用真实故事中随机采样的名词嵌入作为目标锚定词嵌入。在对一系列图像进行叙事时,我们使用预测得到的锚定词嵌入与图像特征作为联合输入,输入至一个序列到序列(seq2seq)模型中。与当前最先进的方法相比,所提出的模型在结构设计上更为简洁,易于优化,并在大多数自动评估指标上取得了最佳性能。在人工评估中,该方法同样优于现有对比方法。
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| visual-storytelling-on-vist | StoryAnchor: w/ Predicted Nouns | BLEU-1: 65.1 BLEU-2: 40.0 BLEU-3: 23.4 BLEU-4: 14 CIDEr: 9.9 METEOR: 35.5 ROUGE-L: 30 |