突破多模態語義鴻溝，賦能智能摘要新時代——專訪楊飛的前沿研究
2024-06-08 來源： 評論：0摘要：人物訪談——楊飛，中頤云信息技術（北京）有限公司研發總監，突破多模態語義鴻溝，賦能智能摘要新時代。
在人工智能技術日新月異的今天，多模態學習正逐漸成為構建高效信息系統的關鍵驅動。楊飛，中頤云信息技術（北京）有限公司研發總監，憑借其在“面向多模態內容集成與摘要的關鍵技術研究”中的深耕與突破，已成為該領域的佼佼者。他所主導的研究不僅攻克了多模態語義對齊與冗余信息過濾的難題，更提出了兩個具有高度原創性和工程實用價值的模型框架，為多模態摘要研究注入了強勁動能。
多模態挑戰下的技術突圍
在信息爆炸時代，傳統的單模態信息處理系統早已難以勝任文本、圖像、音頻等多源數據的協同挖掘與壓縮。面對這一挑戰，楊飛精準切入“多模態摘要”這一前沿課題，其研究聚焦于兩個根本問題：其一，如何在海量模態數據中高效識別冗余內容，提煉關鍵信息；其二，如何跨越模態語義鴻溝，實現語義空間對齊，從而增強摘要的準確性與一致性。
為此，楊飛系統設計并驗證了兩個層層遞進、協同補強的模型：Multization和MA-Sum，分別在信息編碼和摘要生成階段引入前沿技術，完成了從語義對齊到上下文解碼的閉環創新路徑。
模型一：Multization——早期語義對齊與相關性增強
Multization是楊飛提出的第一個核心模型，其創新點在于利用多語境IR-Relevant注意力機制，在編碼階段即對文本與圖像之間的共享核心語義進行高精度對齊。該模型引入了“二級門控機制”和“多模態二級編碼器”，借助圖像強化文本語義表示，進而生成更具綜合信息的摘要。
在解碼階段，Multization 通過區分相關與不相關上下文向量，構建了正反向注意力機制，實現對摘要詞匯概率分布的精細調整。此外，該模型在每一文本生成步中同步選擇最具語義代表性的圖像作為摘要視覺輸出，在結構上首次實現了多模態信息生成過程的聯合協同。
基于電商真實商品描述數據集的實驗驗證表明，Multization不僅顯著提升了摘要內容的完整性與準確率，也有效緩解了圖文語義失衡問題，為電子商務、新聞壓縮與智能推薦等實際應用場景提供了極高的參考價值。
模型二：MA-Sum——錨點自適應選擇與反事實優化
相比于Multization更側重于編碼層的對齊處理，MA-Sum（Multi-Modal Anchor-based Summarization）則聚焦于解碼階段的語義區分與優化。楊飛提出，一段多模態輸入中，存在著高度相關的“正樣本”與影響性能的“負樣本”。MA-Sum的最大突破在于首次引入“多模態錨點自適應選擇機制”，將語義最緊密的文本句子與圖像對象分別定義為語言錨點與視覺錨點，并以此為中心進行語義聚合與分離。
在摘要生成過程中，MA-Sum構建“反事實學習機制”，利用負樣本構建對抗式語義分布，從而提升模型區分冗余信息的能力。其解碼通過同時考慮正負語義向量，確保生成結果高度依賴于核心語義而非外圍干擾。
多輪實驗顯示，MA-Sum在摘要一致性、文本壓縮率與多模態語義配準方面均超越現有主流模型，尤其在需要視覺支撐語義判斷的應用領域，如輿情監測、金融新聞解析等場景中表現突出。
在楊飛看來，多模態摘要的終極目標，是構建“類人語義理解系統”，實現機器對跨模態語義的“對齊—融合—總結”一體化處理。他計劃在未來工作中進一步拓展模型在跨語言、多任務協同與低資源學習場景下的適應能力，尤其在跨模態大模型架構（如 Vision-Language Transformer）中推進其成果的集成應用。
圖片人物：楊飛，中頤云信息技術（北京）有限公司研發總監
他還指出，隨著大模型如Gemini 等在多模態任務上的深度應用，多模態摘要系統亟需從數據處理邏輯、模型結構設計到可解釋性評估三個維度進行協同創新，以提升系統的可控性、擴展性與現實場景中的部署能力。
從語義對齊到信息融合，從門控機制到錨點優化，楊飛的研究展現出對人工智能技術深厚的理解與前瞻性的技術判斷。他以其嚴謹的科研態度、深邃的思維能力與系統性的創新路徑，為多模態內容處理領域提供了典范式的理論范本與實踐路徑。在多模態技術逐漸融入各類信息系統之際，楊飛的研究為推動智能摘要系統向更高層次發展提供了關鍵支撐。（文作者：羅雯雯）
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