Shapley Value-based Contrastive Alignment for Multimodal Information Extraction

📄 arXiv: 2407.17854v1 📥 PDF

作者: Wen Luo, Yu Xia, Shen Tianshu, Sujian Li

分类: cs.AI, cs.CL, cs.MM

发布日期: 2024-07-25

备注: Accepted at ACM Multimedia 2024

💡 一句话要点

提出基于Shapley值的对比对齐方法以解决多模态信息提取问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态信息提取 Shapley值 对比学习 图像-文本交互 上下文生成 自适应融合 语义对齐

📋 核心要点

  1. 现有多模态信息提取方法主要依赖直接的图像-文本交互，面临语义和模态差距的挑战。
  2. 本文提出了一种图像-上下文-文本交互的新范式，并引入基于Shapley值的对比对齐方法以增强信息提取效果。
  3. 在四个多模态信息提取数据集上的实验表明，所提方法显著超越了现有的最先进方法，提升效果明显。

📝 摘要（中文）

随着社交媒体的兴起和多模态通信的快速增长，迫切需要先进的多模态信息提取技术。然而，现有方法主要依赖于直接的图像-文本交互，这种范式常常面临图像与文本之间的语义和模态差距。本文提出了一种新的图像-上下文-文本交互范式，利用大型多模态模型生成描述性文本上下文以弥合这些差距。我们提出了一种新颖的基于Shapley值的对比对齐方法（Shap-CA），该方法对上下文-文本和上下文-图像对进行对齐。Shap-CA首先应用合作博弈论中的Shapley值概念，评估上下文、文本和图像集合中每个元素对总语义和模态重叠的贡献。随后，采用对比学习策略增强上下文-文本/图像对之间的交互贡献，同时最小化这些对之间的影响。通过在四个多模态信息提取数据集上的广泛实验，我们的方法显著优于现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态信息提取方法中图像与文本之间的语义和模态差距问题。现有方法多依赖直接的图像-文本交互，导致信息提取效果不佳。

核心思路：提出图像-上下文-文本交互的新范式，利用大型多模态模型生成上下文信息，并通过Shapley值评估各元素的贡献，结合对比学习策略增强信息交互。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：上下文生成模块、Shapley值评估模块和对比学习模块。上下文生成模块负责生成描述性文本，上述评估模块用于量化各元素的贡献，而对比学习模块则优化上下文-文本和上下文-图像对的交互。

关键创新：最重要的创新在于将Shapley值引入多模态信息提取中，评估上下文、文本和图像的交互贡献，从而实现更有效的对齐与融合。这一方法与传统直接交互的方式有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了自适应融合模块以实现选择性跨模态融合，并设置了特定的损失函数以优化对比学习过程，确保不同模态间的影响最小化。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个多模态信息提取数据集上的实验结果显示，所提Shap-CA方法在性能上显著优于现有最先进方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写），验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、跨模态检索和智能助手等。通过有效提取多模态信息，能够提升信息检索的准确性和效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The rise of social media and the exponential growth of multimodal communication necessitates advanced techniques for Multimodal Information Extraction (MIE). However, existing methodologies primarily rely on direct Image-Text interactions, a paradigm that often faces significant challenges due to semantic and modality gaps between images and text. In this paper, we introduce a new paradigm of Image-Context-Text interaction, where large multimodal models (LMMs) are utilized to generate descriptive textual context to bridge these gaps. In line with this paradigm, we propose a novel Shapley Value-based Contrastive Alignment (Shap-CA) method, which aligns both context-text and context-image pairs. Shap-CA initially applies the Shapley value concept from cooperative game theory to assess the individual contribution of each element in the set of contexts, texts and images towards total semantic and modality overlaps. Following this quantitative evaluation, a contrastive learning strategy is employed to enhance the interactive contribution within context-text/image pairs, while minimizing the influence across these pairs. Furthermore, we design an adaptive fusion module for selective cross-modal fusion. Extensive experiments across four MIE datasets demonstrate that our method significantly outperforms existing state-of-the-art methods.