QC2-VQG：用于视觉问题生成的问题的上下文补充

《Knowledge-Based Systems》：QC2-VQG: Question Context Complement for Visual Question Generation

视觉问题生成中上下文融合与答案感知研究。

　　视觉问题生成（Visual Question Generation，简称VQG）是一项重要的多模态理解任务，旨在根据给定的图像及其相关的文本信息生成与之匹配、具有语义和上下文关联的自然语言问题。这项任务不仅对人工智能在图像理解和语言处理领域的融合具有重要意义，也为多个实际应用场景提供了支持，如数据增强、教育工具以及智能问答系统等。当前的VQG研究大多集中在答案导向（answer-aware）的方法上，这类方法通过建模答案与图像中相关物体区域之间的复杂关系，以提高生成问题的质量和相关性。然而，这些方法往往忽略了问题生成过程中不可或缺的上下文信息，例如图像描述和视觉实体之间的关系，导致生成的问题不够精准或缺乏语义深度。

为了弥补这一不足，我们提出了一种全新的策略，即通过补充与图像相关的上下文信息来生成更高质量的问题。我们的核心动机是，问题上下文在视觉理解和问题生成之间起到了桥梁作用，有助于生成更准确、更具语义相关性的问题。基于这一理念，我们开发了QC2-VQG模型，该模型能够自动捕捉图像中的视觉信息，并将其转化为文本形式的问题上下文，从而支持答案导向的问题生成任务。通过在两个广泛使用的数据集上进行大量实验，我们发现QC2-VQG在多个评估指标上均优于当前最先进的方法（SOTA），这充分证明了其在生成高质量、语义清晰的问题方面的有效性。

VQG任务的重要性源于其在视觉问答（Visual Question Answering，简称VQA）中的潜在应用价值。VQA系统需要根据输入的图像和问题生成答案，而VQG则可以作为数据增强工具，通过生成多样化的高质量问题-答案对来扩展训练数据，从而提升模型的泛化能力和表现。特别是在零样本（zero-shot）场景下，VQA模型需要处理从未见过的图像内容，而VQG模型则能够通过生成新的问题来帮助模型更好地理解和处理这些未知数据。因此，VQG与VQA之间的协同作用不仅能够增强多模态系统的性能，还为更复杂的视觉-语言交互任务提供了支持。

现有的VQG方法大致可以分为两大类：无约束VQG和有约束VQG。无约束VQG方法主要依赖于图像本身，而不引入额外的信息或约束，这使得生成的问题可能缺乏针对性和语义深度。相反，有约束VQG方法则通过引入目标答案或问题类型等额外信息来指导问题生成，从而提高问题的相关性和多样性。然而，这种方法也带来了“一对多”的挑战，即一个答案类型可能对应多个有效的问题。为了应对这一问题，近年来的研究逐渐转向答案导向的VQG方法，这类方法利用特定的答案作为约束条件，以生成更相关、更丰富的自然语言问题。

在答案导向的VQG方法中，大多数研究采用的是基于区域的策略，即通过分析图像中与目标答案相关的物体区域来生成问题。虽然这种方法在一定程度上能够提高问题与图像内容的匹配度，但它在处理复杂的视觉-语言关系时仍存在局限性。具体而言，这些方法往往只关注区域级别的视觉特征，而忽略了问题上下文中的更细粒度信息，例如物体之间的关系或整体语义线索。这种忽略导致生成的问题可能过于笼统或偏离实际意图，无法准确反映图像中的关键细节。

为了克服上述问题，我们提出了一种新的VQG框架，即QC2-VQG。该框架的核心思想是将问题上下文作为生成问题的重要组成部分，通过整合句子级别的上下文和词级别的上下文信息，提升模型对视觉内容的理解和问题生成的准确性。在句子级别的上下文中，我们利用图像描述来提供更丰富的视觉理解，使模型能够基于更全面的信息生成更具洞察力的问题。然而，在某些情况下，获取高质量的图像描述可能并不容易，例如当描述存在噪声、不完整或不可用时。因此，我们进一步引入了词级别的上下文，通过捕捉图像中物体及其相互关系的细粒度信息，为问题生成提供更具体的指导。

QC2-VQG框架由三个关键模块组成：问题上下文补充模块（Question Context Complement Module）、信息融合模块（Information Integration Module）和问题生成模块（Question Generation Module）。问题上下文补充模块负责提取和整合句子级别的上下文与词级别的上下文信息，以增强模型对图像内容的理解。信息融合模块则将提取的上下文信息与图像的视觉特征进行融合，形成统一的表示，从而为问题生成提供更全面的输入。问题生成模块则基于融合后的表示，生成自然且语义对齐的问题，使问题能够准确反映图像内容和目标答案的关联性。每个模块的具体实现细节将在后续章节中进行详细阐述。

在实际应用中，QC2-VQG模型不仅能够提升问题生成的质量，还能够增强其在数据增强和零样本VQA任务中的表现。通过在VQA2.0和COCO-QA两个基准数据集上的实验，我们验证了QC2-VQG在多个评估指标上的优越性，包括问题与图像内容的语义对齐度、问题多样性以及模型的泛化能力。这些实验结果表明，我们的方法在生成更相关、更具语义深度的问题方面具有显著优势。此外，我们还评估了QC2-VQG在低资源VQA和零样本VQA场景下的效果，发现该模型能够有效提升模型在这些挑战性任务中的表现，从而为实际应用提供了更强的支持。

在研究过程中，我们还发现，问题上下文的引入对于提升VQG任务的性能至关重要。传统的基于区域的方法虽然能够捕捉图像中的关键对象，但在处理更复杂的语义关系时往往显得力不从心。通过将问题上下文纳入模型的设计中，我们能够更好地理解图像的整体内容，并生成与之相匹配的问题。这种整合不仅提高了问题生成的准确性，还增强了模型在处理多模态任务时的灵活性和适应性。例如，在生成像“孩子们拿着什么”这样具有语义关联的问题时，模型不仅需要识别图像中的“孩子”这一物体，还需要理解“拿着”这一动作，以及该动作与周围物体之间的关系。而传统的基于区域的方法可能无法充分捕捉这些语义线索，导致生成的问题不够精准或缺乏上下文关联。

此外，我们还发现，问题上下文的层次化处理对于提升VQG模型的性能具有重要意义。句子级别的上下文提供了更宏观的视觉理解，而词级别的上下文则能够捕捉更细粒度的语义信息。通过同时利用这两种上下文，我们的模型能够更全面地理解图像内容，并生成更具语义深度的问题。这种多层次的上下文整合不仅有助于提高问题生成的质量，还能够增强模型在处理复杂视觉-语言交互任务时的鲁棒性。例如，在处理包含多个物体和复杂关系的图像时，模型可以通过句子级别的描述把握整体场景，再通过词级别的上下文捕捉细节，从而生成更加准确和相关的问题。

在模型的实现过程中，我们还注意到，问题生成的质量不仅取决于上下文的丰富性，还受到模型结构和训练策略的影响。因此，我们在设计QC2-VQG框架时，特别关注了模型的结构优化和训练方法的改进。通过引入更高效的上下文整合机制，我们能够确保模型在处理不同类型的图像和答案时都能保持较高的生成质量。同时，我们还采用了更加灵活的训练策略，以提高模型在不同任务和数据集上的适应能力。这些优化措施使得QC2-VQG模型在多个实验任务中表现出色，尤其是在处理需要高度语义理解的问题时。

在实验部分，我们对QC2-VQG模型进行了全面的评估。首先，我们通过对比实验验证了QC2-VQG在多个评估指标上的优越性，包括问题与答案的匹配度、问题与图像内容的语义对齐度以及生成问题的多样性。结果表明，QC2-VQG在这些指标上均优于现有的答案导向VQG方法，证明了其在生成高质量问题方面的有效性。其次，我们分析了不同层次的上下文信息对模型性能的影响，发现句子级别的上下文和词级别的上下文共同作用能够显著提升问题生成的质量。最后，我们还评估了QC2-VQG在低资源VQA和零样本VQA任务中的表现，发现该模型能够有效提升模型在这些场景下的性能，特别是在缺乏足够训练数据的情况下，模型仍然能够生成具有语义关联的问题，从而为VQA系统提供更多的训练样例。

总体而言，QC2-VQG模型在VQG任务中展现出了重要的应用价值和研究意义。它不仅能够提升问题生成的质量，还能够增强模型在多模态任务中的表现。通过将问题上下文作为生成问题的重要组成部分，我们的方法弥补了传统答案导向VQG方法在语义理解和上下文关联方面的不足，为生成更加自然、准确和语义丰富的视觉问题提供了新的思路。此外，QC2-VQG模型在处理低资源和零样本场景时表现出色，使其在实际应用中具有更强的适应性和实用性。我们相信，随着多模态任务的不断发展，QC2-VQG模型将在未来的研究和应用中发挥更加重要的作用。