# 文脈理解に着目した 対照学習に基づく弱教師あり Phrase Grounding

唐井希 清丸寛一 Chenhui Chu 黒橋禎夫
京都大学大学院 情報学研究科
$\{$ karai, kiyomaru, chu, kuro\}@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp

## 概要

本研究では，対照学習に基づく弱教師あり Phrase Grounding 手法の改善に取り組む. 既存手法では, フ レーズの文脈を考慮することが学習されず，画像中 に同じクラスの物体が複数存在する場合にフレー ズを正しい物体領域に対応付けられない. 本研究で は対照学習に用いる負例をフレーズの文脈を置き 換えて作成することによってこの問題に対処する。提案手法を Flickr30k Entities データセットに適用し, ベースライン手法と比較して，最大で 2.89 ポイント の Recall の改善を確認した.

## 1 はじめに

Phrase Grounding（Phrase Localization）は画像中の 物体領域と画像キャプション中のフレーズの対応関係を同定するタスクである [1]. 自然言語によるロ ボットへの指示などその応用は多岐に渡る。

Phrase Grounding は一般に画像中の物体領域と画像キャプション中のフレーズの対応がアノテーショ ンされた訓練データを用いて教師あり学習で解かれ る $[2,3]$. しかし，こうした訓練データの構築には 膨大な人的・金銭的コストが必要であり，異なるド メインや多言語への適用，訓練データ数を増やすこ とによる性能改善は困難である。

この問題を解決するため，画像とキャプションの ペアから Phrase Grounding を学習する弱教師あり設定が研究されている $[4,5,6,7]$. この設定では画像中の物体領域と画像キャプション中のフレーズの対応のアノテーションが不要であり, 必要となる画像 とキャプションのぺアもウェブデータ・実世界デー タから今後ますます多く手に入ると期待される [8].弱教師あり設定の手法としては，対照学習に基づ く手法 $[4,5]$ が代表的である. この手法では, 共起 する物体領域とフレーズのペア（正例）の類似度の

正例 [Chocolate donut] in front of a computer 負例 (先行研究) [Chocolate cookie] in front of a computer

負例 (提案手法) [Cream donut] in front of a computer

図 1: 対照学習における負例の作成方法. [ カッコ内 ] は関心のフレーズ，下線は正例のキャプションか ら置き換えた単語を表す。

最大化とそれ以外のペア（負例）の類似度の最小化 の学習を通して，実際に対応関係にある物体領域と フレーズのペアに高い類似度を与える。

対照学習では負例の作成方法が性能を左右する。先行研究 [4] はフレーズの主辞を置き換えて負例を 作成している。図 1 に例を示す.この例では，フ レーズ chocolate donut の主辞 donut を cookie に置き 換えて負例としている。これは対照学習により画像中に chocolate donut は存在するが chocolate cookie は 存在しないことを学習することを意味する。しか し，これは主辞の donut と cookie に着目すれば解く ことができ，画像中に同じクラスの物体（例えば chocolate donut と cream donut）が存在する場合に，主辞の文脈を考慮して正しい物体領域に対応付ける ことは必ずしも学習されない.

本研究では，フレーズの主辞ではなく，その文脈 を置き換えて負例を作成することを提案する．図 1 に例を示す。提案手法では，主辞を修飾する文脈 chocolateを creamに置き換えて負例とする。これに より文脈を考慮し，同じクラスの物体を区別するこ とを学習させる。

実験では，Flickr30K Entities [9] データセットに提案手法を適用し，提案手法がベースライン手法の性能を大きく改善することを確認した。

## 2 関連研究

Phrase Grounding におけるアノテーションコスト の問題を解決・緩和するため，いくつかのアプロー チが提案されている. 最も素朴な方法として, 学習済みの物体検出器のラベルとフレーズの単語類似度 に基づき，物体領域とフレーズの対応を見つける手法がある [10]. しかし, 物体の情報が物体検出器が 予測するラベルの範囲でしか区別できないため，同一クラスの物体を区別してフレーズと対応付けるこ とは困難である。

別のアプローチとして，画像とキャプションのペ アから Phrase Groundingを学習する弱教師あり設定 が研究されている $[4,5,6,7]$. 最も代表的な手法は 対照学習に基づくものである $[4,5]$. 他の手法とし ては，訓練済みのキャプショニングモデルの注意機構の活性からフレーズと物体領域の対応を抽出する 手法 [7] などがある.

## 3 対照学習による弱教師あり Phrase Grounding

提案手法は，対照学習によって画像とキャプショ ンのペアデータから Phrase Grounding を学習する枠組み $[4,5]$ に基づく.この手法では, 共起する物体領域とフレーズのぺアの類似度を上げつつ，共起し ない物体領域とフレーズのペアの類似度を下げるこ とを学習する.この学習により, 実際に対応関係に ある物体領域とフレーズのペアには対応関係にない ペアよりも高い類似度が与えられるようになる。

形式的には，まず画像とキャプションからそれぞ れ物体領域特徵 $\mathbf{R}=\left.\{r_{1}, \cdots, r_{m}\right.\}\left(r_{i} \in \mathbb{R}^{d_{r}}\right)$ とフレー ズ特徴 $\mathbf{W}=\left.\{p_{1}, \cdots, p_{n}\right.\}\left(p_{j} \in \mathbb{R}^{d_{p}}\right)$ を抽出する. た だし, $m$ は画像から検出された物体領域の数, $d_{r}$ は物体領域特徵の次元数, $n$ はキャプション中のフ レーズの数， $d_{p}$ はフレーズ特徴の次元数である.物体領域特徴とフレーズ特徴はそれぞれ事前学習済 みの物体検出器と事前学習済みの言語モデルから 得る.

次に，物体領域特徴とフレーズ特徴の類似度を注意機構—[11] によって計算する. 注意機構による類似度の計算には, 物体領域特徴の key ベクトルへの 変換 $k_{r}: \mathbb{R}^{d_{r}} \rightarrow \mathbb{R}^{d}$ とフレーズ特徵の query ベクト ルへの変換 $q_{p}: \mathbb{R}^{d_{p}} \rightarrow \mathbb{R}^{d}$ を用いる. ただし, $d$ は 変換後の特徴の次元数である. $k_{r}$ と $q_{p}$ はいずれも 単一の線形層を備えたニューラルネットワークとす
る.これらを用いて, 物体領域特徴 $r_{i}$ とフレーズ特徵 $p_{j}$ の類似度 $a\left(r_{i}, p_{j}\right)$ を得る.

$
\begin{aligned}
& a\left(r_{i}, p_{j}\right)=\frac{e^{s\left(r_{i}, p_{j}\right)}}{\sum_{i^{\prime}=1}^{m} e^{s\left(r_{i^{\prime}}, p_{j}\right)}} \\
& s\left(r_{i}, p_{j}\right)=q_{p}\left(p_{j}\right)^{T} k_{r}\left(r_{i}\right) / \sqrt{d}
\end{aligned}
$

テスト時は各フレーズについて最も類似度が高い物体領域を選択することで Phrase Grounding を実行す る.しかし, 弱教師あり設定では物体領域とフレー ズの対応に関する教師信号がないため，この類似度 は直接最適化することはできない.

そこで，画像 $\mathbf{R}$ とフレース $p_{j}$ の類似度 $\phi\left(\mathbf{R}, p_{j}\right)$ を導入し，このもとで対照学習を行うことで物体領域とフレーズの類似度を最適化する. この計算 のため, 物体領域特徴の value ベクトルへの変換 $v_{r}: \mathbb{R}^{d_{r}} \rightarrow \mathbb{R}^{d}$ とフレーズ特徴の value ベクトルへの 変換 $v_{w}: \mathbb{R}^{d_{p}} \rightarrow \mathbb{R}^{d}$ を導入する. $v_{r}$ と $v_{w}$ もまた,単一の線形層を備えたニューラルネットワークとし て構成する。これらを用いて，画像とフレーズの類似度 $\phi\left(\mathbf{R}, p_{j}\right)$ を得る.

$
\begin{aligned}
\phi\left(\mathbf{R}, p_{j}\right) & =v_{w}^{T}\left(p_{j}\right) v_{\text {att }}\left(\mathbf{R}, p_{j}\right) \\
v_{\text {att }}\left(\mathbf{R}, p_{j}\right) & =\sum_{i=1}^{m} a\left(r_{i}, p_{j}\right) v_{r}\left(r_{i}\right)
\end{aligned}
$

対照学習は，Gupta ら [4] に倣い，画像を置き換え て負例を作る画像側の対照学習と，キャプション中 の単語を置き換えて負例を作る言語側の対照学習 の組み合わせで行う. 画像側の対照学習では，ミニ バッチ中に含まれる別の画像の物体領域特徵を負例 とする。目的関数 $\mathcal{L}_{i m g}$ は以下の通りである.

$
\mathcal{L}_{\text {img }}=-\sum_{j=1}^{n} \log \left(\frac{e^{\phi\left(\mathbf{R}, p_{j}\right)}}{e^{\phi\left(\mathbf{R}, p_{j}\right)}+\sum_{i=1}^{k-1} e^{\phi\left(\mathbf{R}_{i}^{\prime}, p_{j}\right)}}\right)
$

ただし,$k$ はバッチサイズである.

言語側の対照学習では，正例のキャプション中の 単語を別の単語に置き換えることで負例とする．具体的には，フレーズの主辞を対象として，事前学習済みの BERT [12] を使用し, 文脈的に妥当な単語に 置き換えて負例を作成する．置き換え先の単語とし て置き換え元の単語の同義語や上位語が選択され不適格な負例となるを避けるため，以下の手続きを取 る. ある文脈 $c$ を伴う単語 $w$ を置き換える際，ま ず，単語 $w$ をマスクしたキャプションを BERTに 入力し, マスクの部分の当てはまる単語の予測確率 $p\left(w^{\prime} \mid c\right)$ を計算する.この上位 $K$ 単語を置き換え
表 1: 各手法で作成される負例の例. [ カッコ内 ] は関心のフレーズ，下線は正例のキャプションから置き換 えた単語を表す。

 &  &  &  \\

先の単語候補とする. 次に，単語 $w$ をスクせずそ のまま BERT に入力し，単語 $w$ の部分に当てはま る単語の予測確率 $p\left(w^{\prime} \mid w, c\right)$ を計算する. 置き換え 元の単語の同義語や上位語には $p\left(w^{\prime} \mid w, c\right)$ で高い確率になると期待される。置き換え先の単語候補をス コア $p\left(w^{\prime} \mid c\right) / p\left(w^{\prime} \mid w, c\right)$ をもとに並び替え，上位 $L$単語を置き換え先の単語として採用する. 目的関数 $\mathcal{L}_{\text {lang }}$ は以下の通りである.

$
\mathcal{L}_{\text {lang }}=-\log \left(\frac{e^{\phi\left(\mathbf{R}, p_{j}\right)}}{e^{\phi\left(\mathbf{R}, p_{j}\right)}+\sum_{l=1}^{L} e^{\phi\left(\mathbf{R}, p_{l}^{\prime}\right)}}\right)
$

ただし， $L$ は負例の数， $p_{l}^{\prime}$ は正例のキャプション中 の単語を置き換えた上で抽出したフレーズ特徴で ある.

モデルはこれらの和 $\mathcal{L}=\mathcal{L}_{\text {img }}+\mathcal{L}_{\text {lang }}$ を目的関数 とし，その最小化を学習する。

## 4 提案手法

対照学習に基づくPhrase Groundingでは，フレー ズの主辞を置き換えて負例を作成されている [4].本論文ではこの負例の作成方法を HEAD と呼ぶ.

本論文では，これに加えて，フレーズの主辞の文脈単語を置き換えて作成した負例を対照学習に利用 することを提案する. 本研究では 2 つの方法を提案 する. 1 つ目はフレーズの主辞を修飾する形容詞を 置き換える方法である. まず，フレーズの主辞を修飾する形容詞を構文解析を適用して見つける置き換 え先の単語は HEAD と同様, BERT の予測確率に基 づき得る. この負例の作成方法を ADJ と呼ぶ.

2つ目はフレーズ内の単語を含むフレーズの周辺単語を無作為に置き換える方法である. ADJ と比べ て, 多様な修飾関係が学習されると期待される. 置 き換え先の単語は HEAD と同様の方法で得る.この 負例の作成方法を RAND と呼ぶ.

HEAD と ADJ は品詞情報, 統語情報を活用して置 き換える単語を選択するため，基本的に妥当な負例
が得られる。一方，RAND はそれらを一切考慮しな いため, 多様な修飾関係がカバーされる代わりに,不適当な負例になる場合も多い. 表 1 に各手法で作成される負例の具体例を示す.

## 5 実験

提案手法の有効性を確認するため実験を行った。

## 5.1 実験設定

実験には Flickr30K Entities [9] データセットを使用 した. Flickr30K Entitiesには 3 万枚の画像が含まれ，各画像に 5 つのキャプションが付与されている. ま た, すべての画像・キャプションのぺアに対して，画像領域とキャプション中のフレーズの対応のアノ テーションが付与されている. 提案手法は弱教師あ り手法であり，画像領域とフレーズの対応に関する アノテーションは訓練に使用しないことに注意され たい.

評価指標には Recall と Pointing Accuracy の2つを 用いた. Recall は正解領域と予測領域が IOU $\geq 0.5$ であるフレーズの割合である. Pointing Accuracy は， モデルがフレーズごとに 1 つの点の位置を予測し， その予測が正解領域内にある割合である. 本研究で は予測領域の中心を予測値の点とした.

物体領域特徴は物体検出器 Faster-RCNN [13] を用 いて抽出した. フレーズ特徴は BERT [12] が出力す るフレーズの構成単語の文脈化埋め込みの平均と した.

画像側の対照学習における負例の数 $k$ は 10 , 言語側の対照学習における負例の数 $L$ は 5 とした. ADJ による負例生成には，構文解析 spacy ${ }^{11}$ の出力を使用した. RAND による負例生成では, 置き換える単語候補をフレーズ内の単語およびフレーズの前後 3, 5, 10 単語として比較した.

表 2: 実験結果. 最良の結果を太字で示す.(†)は元論文からの引用. RAND に付記されたカッコ内の数字はフレーズの前後何単語以内を置き換えの対象と したかを表す.

## 5.2 結果

表 2 に結果を示す.フレーズの主辞の名詞を置 き換えて負例とする HEAD はほぼ先行研究 [4] の再現であるが， 3.28 ポイントの Recall の改善が見られ た. これは, 先行研究がフレーズ特徴としてフレー ズ主辞の文脈化埋め込みを使用しているのに対し， HEAD はフレーズを構成する単語の文脈化埋め込み の平均を使用しているという違いに起因する. 先行研究 [4] も文脈化埋め込みを使用しているため主辞 の文脈の情報は考慮されていると期待されるが，実験の結果，フレーズの構成単語全ての埋め込みを利用してフレーズ特徴を構成する方が効果的であるこ とが確認された。

主辞を修飾する形容詞を置き換えて負例とする ADJ を加えることで，さらに 2.23 ポイントの Recall の改善が見られた. また, フレーズの周辺単語を 無作為に置き換えて負例とする RAND 加えること で，最大 2.89 ポイントの Recall の改善が確認され た. RANDについては，置き換える単語の窓幅を大 きくするほど精度が向上する傾向が確認された. こ れは選択する範囲を増やすことで考慮できる修飾関係の種類が増えたためだと考えられる。

## 5.3 ケーススタディ

モデルの出力を分析したところ，提案手法により モデルが期待通り，フレーズの文脈を考慮すること を学習していることが確認された. 図 $2 \mathrm{a}$ に例を示 す. HEADでは画像中にフレーズの主辞 jacketを修飾する leather の情報が考慮されず，誤った物体領域 を選択しているが，HEAD+ADJではフレーズを正し

A five-piece band, four of the men in red outfits and one of them in a leather jacket and jeans, perform on the sidewalk in front of a shop .

(a) 提案手法による改善例.

A young woman in a bikini looking at something in a glass case .

(b) 提案手法による改善例.

図 2: 提案手法によって改善した例. 青色が HEAD (ベースライン), 橙色が HEAD+ADJ（提案）, 紫色が HEAD+RAND（提案），黄色が正解の領域を示す.

い物体領域に選択できている。

形容詞を考慮するだけでは不十分な例も確認され た. 図 $2 b$ に例を示す. この例では主辞を修飾する young の情報だけではどの領域が正しいか選択でき ず，HEAD+ADJ は誤った領域を出力している。一方， HEAD+RAND は in a bikini を考慮して正しい領域を出力している. HEAD+RAND と HEAD+ADJ と比べて多様な修飾関係を考慮しているにも関わらず，その性能差は決して大きくない.これは HEAD+RANDで作成される負例にノイズが多く含まれることが原因と 考えられる。

## 6 おわりに

本研究では，対照学習に基づく弱教師あり Phrase Grounding 手法の改善に取り組んだ. 既存手法では フレーズの文脈を考慮した Phrase Grounding が学習 されないことに着目し, 対照学習に用いる負例の工夫によりこの問題に対処した. 実験では提案手法を Flickr30k Entities データセットに適用し, その有効性を確認した. 今後, 言語素性・統語構造を考慮し たより効果的な負例の作成方法を検討したい。

## 謝辞

本研究はヤフー株式会社の支援のもとで行わ れた。

## 参考文献

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