文本-视频检索中的表示增强与层次语义对齐

《Engineered Regeneration》：Representation enhancement and hierarchical semantic alignment for text–video retrieval

文本-视频检索中的语义连接不足，现有方法受限于简略文本标注和视频相似度高的问题。本文提出REHSA框架，通过视频字幕知识嵌入增强视觉表示，并构建分层语义对齐模块（细粒度文本-视频帧对齐、聚类中心语义对齐、全局语义对齐），同时引入掩码语言模型优化特征空间。实验表明，在MSRVTT、MSVD、ActivityNet Captions数据集上R@1分别达到48.6%、49.8%、43.2%，显著优于基线方法。

　　
当前文本-视频检索技术面临两大核心挑战：一是文本描述信息过于简略且存在语义冗余，导致模型难以捕捉视频内容的深层语义特征；二是大规模视频库中存在大量视觉相似度高但语义不同的视频样本，传统单维度特征匹配难以有效区分。针对这些问题，研究者提出基于语义层次对齐的跨模态检索框架REHSA，通过构建知识嵌入与多粒度语义对齐机制，显著提升了文本与视频的语义关联精度。

研究背景显示，传统方法主要依赖双流编码器独立处理文本和视频特征，然后在共享空间进行语义匹配。这种分离式处理存在明显缺陷：首先，视频编码器难以从海量帧数据中提取事件级语义特征，仅依赖视觉特征容易忽略关键动作描述；其次，文本编码器受限于简短的查询文本，无法有效建模长尾语义关系。以MSRVTT等基准数据集为例，测试集中存在大量描述同一事件但视觉细节不同的视频，传统方法因缺乏细粒度语义区分而表现不佳。

REHSA的创新性体现在三个方面：知识嵌入机制、层次化语义对齐框架以及掩码语言模型优化。首先，研究团队突破性地将视频自动生成的标题作为外部知识源，通过预训练模型提取事件级语义特征，并融合至原始视频特征中。这种跨模态知识迁移有效解决了视频语义表征模糊的问题，例如在"people singing on the beach"这类描述中，生成的标题能补充隐含的动作时序信息，帮助模型理解"演唱"这一行为的关键作用。

其次，构建的层次化语义对齐模块突破了传统单维度匹配的局限。该模块包含三个递进式对齐层次：在细粒度层面，通过帧-词对齐和片-词对齐捕捉局部语义特征；在聚类中心层面，采用动态加权机制整合视频的多模态特征；最终在全局层面实现语义空间的拓扑对齐。这种渐进式对齐方式更符合人类认知过程——先识别局部语义要素（如特定动作或场景元素），再整合为中层概念（如事件类型），最后映射到高层语义（如视频主题）。

第三，引入的掩码语言建模任务作为正则化手段，通过在训练过程中随机遮盖文本词汇，迫使模型建立跨模态的特征关联。实验表明，这种交互式训练机制能有效抑制模态间的语义偏移，提升模型对细微语义差异的敏感度。例如，当模型需要根据剩余文本推断被遮盖的动词时，会自然增强对视频动作时序的建模能力。

在技术实现上，该框架采用分阶段处理策略：首先基于CLIP预训练模型提取文本和视频的初始特征；接着通过双流融合网络将视频标题的语义特征与原始视觉特征进行加权整合；然后通过设计的层次化对齐模块进行多粒度特征匹配；最后利用掩码预测任务优化特征空间。这种递进式处理确保了各阶段特征的互补性，避免了传统方法因特征冗余导致的性能衰减。

实验结果验证了方法的优越性，在MSRVTT、MSVD和ActivityNet三个基准数据集上，R@1指标分别达到48.6%、49.8%和43.2%，显著超越CLIP4Clip、CLIP2Video等主流方法。特别是在处理高相似性视频样本时，REHSA通过细粒度特征对齐（如识别"people singing"与"man and woman singing"中的动作一致性）和全局语义约束（如区分"on the beach"与"near the shore"的空间语义），有效避免了传统方法因视觉相似性导致的误判。

该研究的重要启示在于：构建跨模态检索系统需要同时解决特征表达与语义匹配两个维度的问题。REHSA通过知识嵌入增强视频语义表达，利用层次化对齐机制捕捉多粒度语义关联，再结合掩码语言建模优化特征空间，形成了完整的解决方案。这种设计思路为解决其他跨模态任务（如图像-文本生成、视频-音频检索）提供了可借鉴的框架。

当前研究的局限性主要体现在知识嵌入部分对生成质量的高度依赖，以及层次化对齐模块的计算复杂度。未来改进方向可能包括：引入多模态预训练模型提升标题生成质量，采用轻量化设计优化层次化对齐的计算效率，以及探索动态层次切换机制以适应不同场景需求。这些技术演进将推动文本-视频检索系统向更智能、更高效的跨模态理解方向发展。