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本研究题为“Multi-modal Summarization for Asynchronous Collection of Text, Image, Audio, and Video”，由 Haoran Li、Junnan Zhu、Cong Ma、Jiajun Zhang 和 Chengqing Zong 等主导完成。研究团队分别来自 National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), CASIA, Beijing, China；University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China；以及 CAS Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Shanghai, China。研究成果发表于 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2017)，会议时间为 2017 年 9 月 7-11 日，地点为丹麦哥本哈根。
随着互联网数据传输的快速增长，多媒体数据（包括文本、图像、音频和视频）变得愈加庞杂。为帮助用户在有限时间内高效获取重要信息，多模态摘要研究应运而生。
“多模态摘要（Multi-modal Summarization, MMS）”旨在从异步的多模态数据集（包括文本、图像、视频和音频）中生成文本摘要。现有的应用多集中于同步多模态内容（如带说明的图片或带字幕的视频），对一般主题异步多模态数据的总结较少有研究覆盖。因此，本文的研究目标是提出一种方法，能够通过异步的多模态内容生成具有高涵盖性、显著性及可读性的文本摘要。
研究定义了输入为一组与某主题相关的多模态数据集，包括若干文本文档（文档可能含嵌入的图片）和视频（视频包含音频及画面）并通过文本摘要表示主题核心内容。
为了实现上述目标，研究提出了一个基于预算优化的子模函数（submodular function）组合的提取式多模态摘要生成系统。此系统覆盖如下四个关键方面： 1. 显著性（Salience）：摘要应该保留输入数据中最重要的内容； 2. 非冗余性（Non-redundancy）：摘要中应最小化信息冗余； 3. 可读性（Readability）：特别是对自动语音识别（ASR）生成的音频转录内容，优先选择可理解的文本； 4. 视觉信息的涵盖性（Coverage for Visual Information）：摘要应尽可能涵盖多模态数据中的重要图像/画面内容。
系统总体框架如下： - 文本数据通过图模式的显著性计算评估重要性； - 视频中的音频转录结合音频特征，设计选择性使用策略，解决转录文本质量差的问题； - 图像通过神经网络学习文本与图像的联合表示，识别语义相关的文本覆盖视觉信息。
采用改进版的 LexRank 算法基于图方法计算文本单元（句子或转录文本）的显著性分数。其中每个节点表示文本单元，节点间的权重基于语义相似度（cosine similarity）计算。权重矩阵经过以下改进： 1. 可读性指导（Readability Guidance）： 针对 ASR 生成的文本质量较低（如拼写错误、语义不完整），研究限制了文档句子向 ASR 语音转录文本的推荐，同时保证独特的重要转录文本仍可能得到高显著性评分。 2. 音频特征指导（Audio Guidance）： 引入音频特征（如音频置信度、音频功率和幅值），为音频转录文本显著性评估提供指导。例如，当相邻转录文本的音频特征存在显著差异时，优先推荐音频质量较好的文本。
在图像处理上，视频中画面通过镜头边界检测提取关键帧，文档中嵌入的图像与视频关键帧共构成视觉内容集。研究采用 Flickr30k 数据集训练了一个基于神经网络的跨模态匹配模型，此模型联合编码文本和图像以捕获语义相关性，通过文本简化（语义角色标注提取关键词结构如“主语+谓语+宾语”）提高匹配性能。
对于每对文本单元和图像，若其关联得分超过设定阈值（t_match），则认为文本涵盖该图像信息。
最终，提出的目标函数综合考虑显著性、非冗余性和视觉信息涵盖性： - 显著性函数（Salience Function）： 基于 LexRank 显著评分计算，同时引入冗余惩罚项； - 涵盖函数（Coverage Function）： 用於评估摘要涵盖图像信息的程度，权重基于镜头长度占比； - 最终目标函数 同时优化显著性函数与涵盖函数，并通过贪心算法实现近似最优解。
由于缺乏现成的基准数据集，研究构建了一个涵盖英文和中文的多模态摘要数据集。数据集包含 50 个新闻主题，每个主题约 20 篇文档及 5-10 个视频（平均时长约 200 秒）。此外，为每个主题人工撰写三份参考摘要（英文约300词限，中文约500字符限）。
实验比较了基于多种组合模态的摘要生成方法，包括：仅文本、文本与音频、加入不同的图像处理策略（如图像字幕生成、图像对齐、文本图像匹配）方式等。 - 引入音频数据后，若未使用引导策略，摘要可读性下降；而采用引导策略后可读性显著改善。 - 加入视觉信息后，通过“文本-图像匹配”模型，摘要涵盖性和信息完整性表现优于其他方法。 实验结果表明：最佳组合策略综合“文本+音频+图像匹配”，其 ROUGE 分数在信息涵盖性、可读性等方面显著优于其他基线方法。
本研究开发了一套针对异步多模态数据的提取式摘要生成系统。与现有方法相比，该系统能有效整合多模态信息，生成涵盖主要事件的阅读性强的文本摘要。它有以下学术与实际意义： 1. 学术贡献： 提出了一种创新的多模态语义整合方法，同时提出了有效的指导策略优化多模态数据的使用。 2. 应用价值： 系统适用于新闻、高密度信息领域的快速信息获取，有助于提高用户获取重要信息效率。
研究还指出了未来提升研究的方向，包括： - 进一步优化文本与图像匹配模型，以减少匹配错误； - 扩展更多多模态数据样本，特别是增加视频样本。