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猛龙过江奈何创建高原料、大领域、众谈话的数据集
作者:管理员    发布于:2021-10-30 23:10    文字:【】【】【

  猛龙过江猛龙过江众形式视觉言语模型依附大批数据集来对图像和文本之间的合联实行筑模。大凡来叙,这些数据集有两种创修法子:手动为图像增加翰墨注明,或抓取网页并提取替代文本 (alt-xt)行径文字声明。尽管前一种法子更利于爆发更高材料的数据,但高强度的人工道解进程限制了可创修的数据量。另一方面,尽量主动提取手段可能产生更大的数据集,但却必要经历开发式算法以及周详过滤来包管数据质地,大概推行模子来保证强盛本能。现少见据集的另一个纰谬是极少涉及非英语措辞。这不禁让咱们发生疑难:咱们能否打破这些限制,创筑蕴含各种实质的高材料、大畛域、众语言数据集?

  对此,咱们推出了基于维基百科的图像文本 (WIT) 数据集。这是一个大型众模式数据集,经验从维基百科著作和 Wikimedia 图像链接中提取与图像合联的多种分歧文本弃取集创建而成。在创建进程中会引申残忍的过滤枢纽,以便仅保留高质地的图像文本集。

  3.高低文音尘:与类型的众模式数据集(每个图像惟有一个文字证据)分别,WIT 包含许多页面级和个人级凹凸文音信。

  4.实践世界实体:维基百科是一个围困平日的学问库,其丰富的现实天下实体可能在 WIT 中得以表示。

  5.拥有离间性的尝试集:正在我们们近来获得 EMNLP 继承的考虑中,全体早先进的模子在 WIT 上体现出的机能都昭彰低于古代评估集,比如均匀召回率 (recall)消沉约 30 点。

  WIT 的急急主意是正在不殒命质料和概想围困面的情况下创修大型数据集。于是,我们取舍使用方今最大的在线百科全书:维基百科。

  就可用讯休的深度而言,全班人们以维基百科上的“Half Dome”(加州约塞米蒂国度公园)页面为比如下所示,作品为图像供给了好多乐趣的文本阐明和相干的崎岖文音讯,如页面题目、吃紧页面描画以及其我崎岖文音讯和元数据。

  咱们早先取舍蕴含图像的维基百科页面,尔后提取各式图像文本合联实质和四周的凹凸文。为进一步优化数据,大家们施行苛厉的过滤关节来保障数据质量。过滤经过蕴藏:

  基于文本的过滤,以保障文字表明的可用性、长度和质料(比如经过减削通用默认扩大文本);

  接着咱们进一步对图像翰墨声明集随机抽样,由真人进行考订评估,我们中绝大众数人都认同一个结论:98% 样本其图像与翰墨外明肖似。

  WIT 占据 108 种说话的数据,是首个大限度、众措辞、多模式数据集。

  大多半众形式数据集仅为给定图像供应单个文本证据(或犹如笔墨注明的多个版本)。WIT 是首个供应坎坷文消歇的数据集, 可以助助推敲职员就崎岖文对图像笔墨外明以及图像选择的作用举行筑模。

  文本证据:WIT 供应三种分歧的图像文字注明,征求(可能受坎坷文教养的)“参考描摹”、(能够不受上下文习染的)“属性描摹”,以及“代替文本描述”。

  高低文音信:搜集页面题目、页面描绘、网址和有合维基百科局部的局部高低文(征求个别标题和文本)。

  维基百科平凡笼罩各式概思,这意味着 WIT 评估集运动评估基准出格具有离间性,尽管对待起先进的模型而言也是如许。在图像文本检索方面,咱们开采古代数据集的平均召回分数 (mean recall scores)为 80 秒,而看待 WIT 测试集而言,资源丰富的谈话为 40 秒,资源不及的讲话为 30 秒。咱们梦想这能够转而帮助想索职员构筑更郁勃、更安详的模子。

  此外,很是忻悦地揭橥,我们们将联袂 Wikimedia Research 以及一些外部协作者共同陷阱 WIT 测验集的比赛。竞赛将在 Kaggle 举行,比赛劳动为图像文本检索。咱们将给定一组图像和文本说明,而参赛者的干事是为每个图像检索适当的文字证实。

  为增加该领域的念考,维基百科为大个别检验和尝试数据集供应了 300 像素辞行率的图像和基于 Resnet-50 的图像嵌入向量。除 WIT 数据集以外,Kaggle 还将托管全部图像数据,并供应 Colab notebooks。此外,参赛者届时可拜访 Kaggle论坛,以便分享代码和开展合作。任何对众模态感意思的人都可以借此轻松开始并运转实习。我们很夷愉而且希望列位参赛者能够正在 Kaggle 平台,资历 WIT 数据集和维基百科图像为咱们带来精彩展现。

  咱们相信 WIT 数据集将帮助研究人员构建更好的众模态众途话模子,并辨认更好的进筑和表征技术,结尾借助视觉说话数据正在本质全国工作中优化滞板操练模型。如有任何题目,请相关 wit-。咱们格外安乐谛听您若何行使 WIT 数据集。

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