Enhancing Multimodal Retrieval via Complementary Information Extraction and Alignment

📄 arXiv: 2601.04571v1 📥 PDF

作者: Delong Zeng, Yuexiang Xie, Yaliang Li, Ying Shen

分类: cs.AI, cs.MM

发布日期: 2026-01-08

备注: Accepted by ACL'2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CIEA，通过互补信息提取与对齐增强多模态检索效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态检索 互补信息提取 跨模态对齐 对比学习 图像文本检索

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态检索中主要关注相似信息，忽略了图像等模态中蕴含的互补信息，导致检索效果受限。
  2. CIEA通过互补信息提取器，识别并保留图像表示中的差异性信息，并将文本和图像映射到统一的潜在空间。
  3. 实验结果表明，CIEA在多模态检索任务中显著优于现有方法，包括分而治之模型和通用密集检索模型。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态检索已成为一个有前景但具有挑战性的研究方向。现有研究大多侧重于捕捉多模态数据中与其配对文本相似的信息，但往往忽略了多模态数据中包含的互补信息。本文提出了一种新的多模态检索方法CIEA，即互补信息提取与对齐，它将文档中的文本和图像转换到统一的潜在空间，并采用互补信息提取器来识别和保留图像表示中的差异。我们使用两个互补的对比损失来优化CIEA，以确保语义完整性并有效地捕获图像中包含的互补信息。大量实验表明了CIEA的有效性，与分而治之模型和通用密集检索模型相比，CIEA取得了显著的改进。我们提供了消融研究、进一步的讨论和案例研究，以突出CIEA取得的进展。为了促进社区的进一步研究，我们已在https://github.com/zengdlong/CIEA发布了源代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态检索中，现有方法忽略多模态数据（特别是图像）中包含的与文本互补的信息，从而导致检索性能瓶颈的问题。现有方法主要关注提取跨模态的相似信息，而忽略了图像中独有的、对理解文档至关重要的信息。

核心思路：论文的核心思路是通过显式地提取和对齐图像中的互补信息来增强多模态检索。作者认为，图像不仅包含与文本相似的信息，还包含文本中没有的、但对理解文档整体语义至关重要的互补信息。通过提取这些互补信息，可以更全面地理解文档，从而提高检索的准确性。

技术框架：CIEA的整体框架包括以下几个主要模块：1) 文本编码器：将文本转换为向量表示。2) 图像编码器：将图像转换为向量表示。3) 互补信息提取器：从图像表示中提取互补信息。4) 对齐模块：将文本表示和图像表示（包括互补信息）对齐到统一的潜在空间。5) 对比学习损失：使用对比学习损失来优化模型，确保语义完整性并有效捕获互补信息。

关键创新：CIEA的关键创新在于互补信息提取器的设计和互补对比损失的引入。互补信息提取器能够有效地识别和保留图像表示中的差异性信息，而互补对比损失则能够确保模型在学习相似信息的同时，也能够关注互补信息。与现有方法相比，CIEA能够更全面地利用多模态数据中的信息，从而提高检索性能。

关键设计：CIEA使用了两个互补的对比损失函数：一个用于学习相似信息，另一个用于学习互补信息。图像编码器和文本编码器可以使用预训练模型（如BERT和ResNet）进行初始化。互补信息提取器可以使用Transformer或其他注意力机制来实现。对齐模块可以使用线性变换或其他非线性变换来实现。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的数据集和任务进行调整。

📊 实验亮点

CIEA在多模态检索任务中取得了显著的性能提升，超过了现有的分而治之模型和通用密集检索模型。具体的性能数据和提升幅度在论文的实验部分有详细展示。消融实验验证了互补信息提取器和互补对比损失的有效性。

🎯 应用场景

CIEA可应用于各种多模态信息检索场景，例如：图像-文本检索、视频-文本检索、跨模态文档检索等。该研究成果有助于提升搜索引擎、推荐系统等应用的性能，并可促进多模态数据理解和利用方面的研究。

📄 摘要（原文）

Multimodal retrieval has emerged as a promising yet challenging research direction in recent years. Most existing studies in multimodal retrieval focus on capturing information in multimodal data that is similar to their paired texts, but often ignores the complementary information contained in multimodal data. In this study, we propose CIEA, a novel multimodal retrieval approach that employs Complementary Information Extraction and Alignment, which transforms both text and images in documents into a unified latent space and features a complementary information extractor designed to identify and preserve differences in the image representations. We optimize CIEA using two complementary contrastive losses to ensure semantic integrity and effectively capture the complementary information contained in images. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of CIEA, which achieves significant improvements over both divide-and-conquer models and universal dense retrieval models. We provide an ablation study, further discussions, and case studies to highlight the advancements achieved by CIEA. To promote further research in the community, we have released the source code at https://github.com/zengdlong/CIEA.