CEMIR vs. FISER: a comparative study of reasoning-based and enrichment-based approaches to pragmatic intent recognition
作者: Ziya Hosseynzadeh, Farjad Fallah, Farnoosh Fallah, Soroush Gooran, Mohammad Amanloo, Hossein Sameti
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-10-23
💡 一句话要点
比较CEMIR与FISER以解决人机交互中的意图识别问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 意图识别 人机交互 多模态增强 结构化推理 大型语言模型 模糊性解析 统计分析
📋 核心要点
- 现有的意图识别方法在处理未表述的人类意图时面临挑战，尤其是在模糊性较高的自然语言指令中。
- 本文提出了一项比较研究，通过对比FISER和CEMIR两种方法，探讨多模态增强在意图识别中的有效性。
- 实验结果显示，在不同的语言模型和难度级别下，FISER与CEMIR之间没有显著性能差异，主要受基础模型能力的影响。
📝 摘要（中文）
人机交互中的意图识别需要代理解析模糊的自然语言指令，以推断说话者的潜在目标。近年来，研究主要集中在两种显著的范式：结构化符号推理和多模态输入增强。然而，在涉及未表述的人类意图的模糊性时，增强方法的有效性尚不明确。本文通过对FISER（利用结构化社会和具身推理的框架）与CEMIR（通过从文本提示合成叙述和照片级图像进行多模态增强的方法）进行比较研究，评估了这两种方法在四种大型语言模型（LLMs）上的表现。我们的统计分析显示，FISER与CEMIR在任何模型或难度级别上均无显著性能差异，结果主要与基础模型能力和模糊性固有难度相关。这表明，当文本指令中已有相关任务约束时，合成的多模态增强可能不会比结构化推理提供可测量的优势。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人机交互中意图识别的模糊性问题，现有方法在处理未表述意图时效果不佳，尤其是缺乏足够的场景信息时。
核心思路：通过比较FISER和CEMIR两种方法，探讨结构化推理与多模态增强的有效性，重点分析在已有文本约束下，增强是否能带来性能提升。
技术框架：研究采用了四种大型语言模型（LLMs），包括Qwen2.5-Omni-3B和GPT-5，基于HandMeThat v2基准进行评估，分析两种方法在解析模糊性方面的能力。
关键创新：最重要的创新在于系统性比较两种不同的意图识别方法，揭示了在特定条件下多模态增强的边界条件，提供了新的视角来理解意图识别的有效性。
关键设计：实验中采用了多重比较校正的统计分析方法，确保结果的可靠性，并通过针对性消融实验分析CEMIR的叙述和视觉组件的贡献。实验结果显示，性能主要与基础模型能力和模糊性难度相关。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在所有十六个模型与难度的比较中，FISER与CEMIR之间没有显著性能差异。统计分析显示，性能主要与基础模型的能力和模糊性固有难度相关，而非方法本身的优劣。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人机交互、智能助手和机器人技术等，能够帮助提升机器理解人类意图的能力，进而改善人机协作的效率和准确性。未来，随着技术的进步，可能会在更复杂的场景中得到应用，推动智能系统的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Intent recognition in human-robot interaction requires agents to resolve ambiguous natural language instructions by inferring the speaker's underlying goals. Research has increasingly focused on two notable paradigms for addressing this task: structured symbolic reasoning and multimodal input enrichment. However, it remains unclear whether enrichment-based methods provide benefit in settings where the ambiguity concerns unstated human intent rather than missing observable scene information. In this paper, we present a comparative and diagnostic study benchmarking FISER - a framework utilizing structured social and embodied reasoning - against CEMIR (Context-Enriched Multimodal Intent Recognition), a method that performs multimodal enrichment by synthesizing narratives and photorealistic images from textual prompts. By evaluating both approaches across four Large Language Models (LLMs), ranging from Qwen2.5-Omni-3B to GPT-5, on the HandMeThat v2 benchmark, we analyze their capability to resolve pragmatic ambiguities. Our statistical analysis, employing multiple-comparison correction, reveals no statistically significant difference in performance between FISER and CEMIR across any model or difficulty level. This pattern holds across all sixteen model-by-difficulty comparisons, as well as in a targeted ablation isolating CEMIR's narrative and visual components. Instead, performance is primarily associated with backbone capability and the inherent difficulty of the ambiguity. These findings suggest a boundary condition for text-derived multimodal enrichment: when the relevant task constraints are already available in the textual instruction, synthetic multimodal augmentation may not provide measurable benefit over structured reasoning on the same text.