I2SRM: Intra- and Inter-Sample Relationship Modeling for Multimodal Information Extraction

📄 arXiv: 2310.06326v1 📥 PDF

作者: Yusheng Huang, Zhouhan Lin

分类: cs.AI

发布日期: 2023-10-10

💡 一句话要点

提出I2SRM以解决多模态信息提取中的关系建模问题

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

关键词: 多模态信息提取 关系建模 样本间交互 数据增强 AttnMixup策略

📋 核心要点

  1. 现有多模态信息提取方法在整合不同模态表示时存在模态差距和样本间关系捕捉不足的问题。
  2. 本文提出的I2SRM方法通过内部和跨样本关系建模，旨在有效学习模态表示并捕捉样本间交互。
  3. 实验结果显示，I2SRM在多个数据集上表现优异，F1-score分别达到77.12%、88.40%和84.12%。

📝 摘要（中文）

多模态信息提取近年来受到广泛关注，需整合来自不同模态的表示。本文提出了I2SRM方法，包含两个模块。首先，内部样本关系建模模块在单个样本上操作，旨在学习有效表示，通过调整文本和视觉模态的嵌入来弥补预训练语言和图像模型之间的模态差距。其次，跨样本关系建模模块考虑多个样本之间的关系，专注于捕捉交互。提出的AttnMixup策略不仅促进样本间的协作，还增强数据以提高泛化能力。在Twitter-2015、Twitter-2017和MNRE等多模态命名实体识别数据集上进行的广泛实验表明，I2SRM取得了竞争力的结果，Twitter-2015上F1-score为77.12%，Twitter-2017为88.40%，MNRE为84.12%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态信息提取中不同模态表示整合的挑战，现有方法往往无法有效捕捉模态间的关系和样本间的交互。

核心思路：I2SRM方法通过内部样本关系建模和跨样本关系建模，分别在单个样本和多个样本间学习有效的表示和交互，旨在缩小模态差距并增强数据泛化能力。

技术框架：I2SRM包含两个主要模块：内部样本关系建模模块和跨样本关系建模模块。前者通过调整嵌入来学习单个样本的有效表示，后者则利用AttnMixup策略捕捉样本间的关系和交互。

关键创新：最重要的创新在于提出了AttnMixup策略，该策略不仅促进了样本间的协作，还通过数据增强提高了模型的泛化能力，与现有方法相比，显著提升了多模态信息提取的效果。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的嵌入调整机制以弥补模态差距，并在损失函数中引入了样本间的交互信息，以优化模型的学习过程。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

I2SRM在多模态命名实体识别任务中表现出色，Twitter-2015数据集上F1-score达到77.12%，Twitter-2017上为88.40%，MNRE数据集上为84.12%。这些结果表明，I2SRM在多模态信息提取任务中具有显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体分析、跨媒体信息检索和智能助手等。通过有效整合多模态信息，I2SRM可以提升信息提取的准确性和效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal information extraction is attracting research attention nowadays, which requires aggregating representations from different modalities. In this paper, we present the Intra- and Inter-Sample Relationship Modeling (I2SRM) method for this task, which contains two modules. Firstly, the intra-sample relationship modeling module operates on a single sample and aims to learn effective representations. Embeddings from textual and visual modalities are shifted to bridge the modality gap caused by distinct pre-trained language and image models. Secondly, the inter-sample relationship modeling module considers relationships among multiple samples and focuses on capturing the interactions. An AttnMixup strategy is proposed, which not only enables collaboration among samples but also augments data to improve generalization. We conduct extensive experiments on the multimodal named entity recognition datasets Twitter-2015 and Twitter-2017, and the multimodal relation extraction dataset MNRE. Our proposed method I2SRM achieves competitive results, 77.12% F1-score on Twitter-2015, 88.40% F1-score on Twitter-2017, and 84.12% F1-score on MNRE.