让机器实现多感官进化，云从跨模态新研究入选EMNLP 2021 机器之心专栏云从科技近日

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云从科技
近日，国际NLP领域顶级会议EMNLP2021拉开帷幕。云从科技与上海交通大学联合研究团队的论文《Relation-awareVideoReadingComprehensionforTemporalLanguageGrounding》成功被会议收录，并于大会进行线上宣讲。
EMNLP（ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing）是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际会议之一，由国际语言学会(ACL)旗下SIGDAT组织。 EMNLP论文入选标准十分严格，今年论文录取率仅23.3% ，相比去年略有下降。 EMNLP学术会议上展示的研究成果，被认为代表着自然语言处理领域的前沿水平与未来发展方向。
本次云从科技与上海交大联合团队的入选论文，围绕「基于语言查询的视频片段定位」这一视觉-文本的跨模态任务，将NLP与视觉技术结合，技术让机器同时具备「理解文字」和「看懂视频」的能力：能够更精准地读懂文字，并理解视频内容，在整段视频中找出与给定文字相对应的视频片段。该项成果在多个数据集上都取得了优于过去研究的表现。
这一成果在技术研究与实践领域都具有十分重要的意义：
在技术上让机器实现「多感官进化」：在云从看来，视觉、听觉等单点AI技术将越来越难以满足多样的应用需求。云从与上交大的该项技术，旨在让机器向完成“跨模态任务”进化：让机器能够同时掌握视觉、文字等多种模态的信息，做到像人类一样看懂、听懂、读懂，拥有全面的能力。近年来在学界，跨模态任务已成为一大研究热点，为AI领域注入新的活力；
突破单点技术，扩大跨模态应用场景：在实战场景中，随着高清摄像头的普及以及网络媒体的快速发展，各式各样的视频呈海量增长态势，自动化视频处理AI技术也迎来巨大需求。云从与上海交大的本项成果——基于语言查询的视频片段定位技术，能够有效解决治理、出行等多领域的难点问题，例如公共场合下的安全监控、社交媒体视频内容的审核等等，突破以往的单点技术应用瓶颈，带来数量级的效率提升。
今年以来云从的多项技术频频在国际权威数据集、顶级会议上收获佳绩：本次入选EMNLP ，也是云从今年在继视觉、语音等领先技术获得国际认可后，在NLP领域斩获的又一成果。 NLP等决策技术被认为是AI领域下一个技术突破口，使机器拥有理解、思考、分析决策的能力，为人机交互、行业应用等带来颠覆性改变。
在技术持续领先与创新的背后，是云从对于技术与产业变革的深刻理解。人工智能产业经历了单点技术的发展后，如今已来到云从定义的「二浪时代」，客户寻求以智能解决方案实现全业务链条的AI赋能，形成行业价值闭环。云从紧密把握产业趋势，突破了一般AI企业单点技术的局限，构筑起感知-认知-决策的核心技术闭环，凭借原创的核心技术，打造更全面的人机协同操作系统CWOS与行业智能化解决方案，加快各行业的智能化变革。
论文解读
云从科技和上海交大提出了Relation-awareNetwork（RaNet），探索视频片段定位任务中的多种层面关系。

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论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.05717
代码地址：https://github.com/Huntersxsx/RaNet
背景介绍
基于语言查询的视频片段定位任务（TemporalLanguageGrounding）：给定一个视频和一段描述语句，通过融合视觉和语言两种模态的信息，在视频中定位出语言所描述内容的视频片段。
随着高清摄像头的普及以及网络媒体的快速发展，每天都会出现大量各式各样的视频，自动化的视频处理技术就被广泛应用在公共场合下的安全监控、社交媒体上视频内容的审核中，作为视觉-文本的跨模态任务，基于语言查询的视频片段定位也受到了越来越多的关注。