LiveBot: Generating Live Video Comments Based on Visual and Textual Contexts

[kogaki]

bilibiliデータセットを用いて、動画 + 近傍のコメント -> 新たなコメント を生成

論文本体・著者

• https://arxiv.org/pdf/1809.04938.pdf
  • Shuming Ma, Lei Cui, Damai Dai, Furu Wei, Xu Sun
• コード: https://github.com/lancopku/livebot
• AAAI 2019

解きたい問題

• "動画"とそれに付随する"コメント群"を入力として新たなコメントを生成する

新規性

• 動画と付随するコメントのデータセットを公開したデータセット論文
  • Bilibili (https://www.bilibili.com/) のデータを利用

実装

• 2つのモデル, Fusional RNN と Unified Transformerを提案している

論文 Fig. 6 より

• Unified Transformer
  • 実験結果から見ると、こちらのほうがvideoをうまく使えているようである
  • 画像, Text(=コメント群), t-1までのコメントを3ステージで入力して、tのコメントをsoftmaxで出力するモデル
  • 各ステージの入力のself-attention -> 前のステージの出力からのattentionという構造になっている
  • Textは単純に近傍のコメントをL個つなげたもの
    • ちなみにコメントは、word levelでembedされてる
      • bilibiliの中国語でもそれでいけるんだなぁ。。

論文 Fig.5 より

• Fusional RNN
  • Video, Commentを それぞれ attentionとしてまとめてからComment Decoderに与える点が違い
  • コメントの扱いも、全部くっつけるのではなくて、コメント毎にSentence-level representationに落としてからまとめている

実験・議論

• Bilibili (https://www.bilibili.com/) から収集したデータセットを公開
  • 2,361動画
  • 19カテゴリ
  • 895,929コメント

論文 Table. 4 より

• 評価実験: 生成したコメントのBLEUではなく、"既存のコメントを、このモデルで順位付けできるか"の性能を測る
  • 以下からground-truthを当てる問題
  • ground-truth(データセット内のコメント)1
  • タイトルからtf-idfのコサイン類似度で検索したコメント50
  • 単に頻度が高いコメント20
    • 2333とか
  • ランダムなコメント100
  • Recall@Nは、↑の171個のコメントを並び替えて、上位N個の中にground-truthが入る割合、の意
  • UnifiedTransformerが既存手法ら(S2S)を圧倒

読んだ中での不明点などの感想

論文 Fig.1 より

• コメント生成という問題を、うまく、学術的に面白い問題だと持っていけてるのが参考になる。

• 実装はattentionを素直に使っていてリーズナブル

• baselineにしてるのがshow and tell(2015)などだが、VQAの最新手法と比べなくていいのか。。という気持ちはある

関連論文

• Visual Dialog
  • Abhishek Das, Satwik Kottur, Khushi Gupta, Avi Singh, Deshraj Yadav, José M. F. Moura, Devi Parikh, Dhruv Batra
  • CVPR2017
  • 順位付け能力でモデルの性能を測る実験はこの論文に従っている
    • そもそもVisual Question Answeringの課題設定に近い