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MMCDE : 전역적 및 지역적 관점을 활용한 멀티모달 대조 학습 기반의 대화 임베딩

MMCDE: Effective Multimodal Contrastive Learning for Dialogue Embeddings with Global and Local Views

초록 (요약문)

대화 임베딩(dialogue embedding)은 대화의 문맥과 의미를 벡터 형태로 표현하여 복잡한 대화 구조와 발화 간 관계를 학습하는 기법이다. 기존의 대화 임베딩 기법은 문장 간 상호작용과 대화 참여자 간의 관계 등 대화의 고유한 특성을 반영하여 임베딩을 생성하지만, 텍스트 데이터에만 의존함으로써 시각적 정보를 포함하는 멀티모달 대화에는 효과적으로 적용되지 못하는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해, 최근 텍스트와 시각적 정보를 통합하여 대화의 복합적 의미를 학습하는 멀티모달 대화 임베딩 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 기존의 멀티모달 대화 임베딩 연구는 세 가지 주요 한계를 지닌다. 첫째, 이미지가 공유되는 특정 시점의 문맥만을 반영하기 때문에 대화의 전체적인 의미를 포괄하지 못한다. 둘째, 검색(retrieval)과 같은 외재적 작업(extrinsic task)에만 집중하기 때문에 임베딩의 구조적 품질과 의미적 일관성을 검증하는 내재적 작업(intrinsic task)에 대한 평가가 부족하다. 셋째, 대조 학습(contrastive learning)의 성능을 높이기 위해 대규모 배치 크기(batch size)에 의존한다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해, 전역적 관점(global view)과 지역적 관점 (local view)을 활용한 대조 학습 기반의 멀티모달 대화 임베딩 모델인 MMCDE를 제안한다. 전역적 관점은 대화 전체의 순차적 흐름과 문맥을 반영하고, 지역적 관점은 텍스트와 이미지 간의 상호작용을 반영한다. 이러한 멀티 뷰(multi-view) 접근 방식을 통해 대조 학습에 적합한 데이터 쌍(contrastive pairs)을 구성하여 효과적인 멀티모달 대화 임베딩 공간을 구축한다. 실험 결과, MMCDE는 외재적 작업과 내재적 작업 모두에서 기존 모델 대비 우수한 성능을 달성했다. 구체적으로, 외재적 작업인 대화 검색(dialogue retrieval)에서 15.4%p, 내재적 작업인 도메인 분류(domain categorization)와 의미적 유사성 (semantic relatedness)에서 평균 10.4%p의 성능 향상을 이루며, 제한된 메모리와 배치 크기 환경에서도 가장 높은 성능을 보여주었다. 또한, 입증 실험(ablation study)을 통해 이미지 임베딩과 손실 함수 설계가 성능 개선에 기여함을 검증했다.

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초록 (요약문)

Dialogue embedding encodes dialogue context and semantics as vectors, capturing complex structures and relationships. Traditional dialogue embedding methods focus on sentence interactions and speaker relationships but rely solely on textual data, limiting their applicability to multimodal dialogues with visual information. As a result, research on multimodal embeddings that integrate text and visuals has grown significantly. However, research on multimodal dialogue embeddings remains limited, and existing methods face three primary challenges. First, they often reflect only the context of specific moments when images are shared, failing to capture the overall meaning of the dialogue. Second, they generally lack evaluation of intrinsic tasks that directly measure the structural quality and semantic consistency of embeddings, as they rely heavily on extrinsic tasks. Third, they require large batch sizes to achieve high performance when using contrastive learning. To address these issues, we propose MMCDE, multimodal contrastive learning for dialogue embeddings with global and local views. Our method constructs contrastive pairs by leveraging a global view that considers the context of the entire dialogue and a local view that captures interactions between images and text within the dialogue. This multi-view approach enables the construction of contrastive pairs that effectively establish a robust multimodal dialogue embedding space. We are the first to include both extrinsic and intrinsic tasks in the evaluation of performance in multimodal dialogue embedding research. MMCDE achieves state-of-the-art performance, with an average improvement of 15.4%p in extrinsic tasks, such as dialogue retrieval, and 10.4%p in intrinsic tasks, including domain categorization and semantic relatedness, even with limited memory and batch sizes. Additionally, through ablation studies, we validate the effectiveness of both image embeddings and the loss function.

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목차

제 1 장 서론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 논문의 구성 4
제 2 장 관련 연구 5
2.1 대조 학습 5
2.1.1 이미지 기반 대조 학습 6
2.1.2 텍스트 기반 대조 학습 10
2.1.3 대화 기반 대조 학습 12
제 3 장 멀티모달 대조 학습 기반의 대화 임베딩 방법 15
3.1 선행 연구 모델 분석 15
3.2 제안 모델 구조 18
3.2.1 과제 정의 18
3.2.2 인코딩 모듈 18
3.2.3 멀티 뷰(muti-view) 접근법을 활용한 대조 학습 21
제 4 장 실험 및 결과 24
4.1 실험 방법 24
4.1.1 데이터 셋 24
4.1.2 기준 모델 26
4.1.3 평가 방법 27
4.1.4 실험 설정 28
4.2 실험 결과 29
4.3 Ablation Study 32
4.4.1 멀티모달 대화에서 이미지 임베딩의 효과 검증 33
4.4.2 손실 함수의 효과 검증 33
제 5 장 결론 및 향후 과제 35
참 고 문 헌 36

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