Multimodal Question Answering for Unified Information Extraction

📄 arXiv: 2310.03017v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Sun, Kai Zhang, Yu Su

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-04

备注: 24 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出多模态问答框架以统一信息提取任务

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

关键词: 多模态问答 信息提取 零样本学习 少样本学习 大规模模型

📋 核心要点

  1. 现有多模态信息提取模型通常针对特定任务，缺乏在多样化任务需求和有限标注数据下的泛化能力。
  2. 本文提出的多模态问答框架通过将多种MIE任务统一为一个跨度提取和多选问答的流程，提升了模型的通用性。
  3. 实验结果显示，MQA框架在多个数据集上显著提升了现有大型多模态模型的性能，尤其在零样本和少样本设置下表现突出。

📝 摘要（中文）

多模态信息提取（MIE）旨在从非结构化的多媒体内容中提取结构化信息。现有的MIE模型通常是任务特定且数据密集型的，限制了其在真实场景中的泛化能力。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的多模态问答（MQA）框架，将三种MIE任务重新构建为统一的跨度提取和多选问答管道。大量实验表明，MQA框架在零样本设置下显著超越了之前的最先进基线，并在少样本设置中也表现出色，能够使10B参数的LMM在性能上与更大规模的语言模型如ChatGPT和GPT-4相媲美。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态信息提取任务的泛化能力不足，现有方法往往依赖于特定任务和大量标注数据，难以适应真实世界的多样化需求。

核心思路：提出的多模态问答框架通过将不同的MIE任务整合为一个统一的问答管道，利用跨度提取和多选问答的形式，增强了模型的灵活性和适应性。

技术框架：MQA框架包括三个主要模块：1) 跨度提取模块，用于识别和提取关键信息；2) 多选问答模块，基于提取的信息生成答案；3) 反馈机制，通过不断优化模型参数提升整体性能。

关键创新：该框架的创新之处在于将多种任务整合为一个统一的流程，显著提升了模型在不同任务间的迁移能力，与传统的任务特定模型形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，框架采用了先进的损失函数以平衡不同任务的学习目标，并利用大规模预训练模型（LMM）作为基础，确保在少样本和零样本设置下的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MQA框架在六个数据集上显著提升了多模态信息提取任务的性能。在零样本设置下，MQA超越了之前的最先进基线，提升幅度达到显著水平。此外，在少样本设置中，MQA框架使得10B参数的LMM在性能上与更大规模的语言模型相竞争。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、信息检索、教育技术和多媒体内容分析等。通过提升多模态信息提取的效率和准确性，MQA框架能够为各类应用提供更为智能和灵活的解决方案，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal information extraction (MIE) aims to extract structured information from unstructured multimedia content. Due to the diversity of tasks and settings, most current MIE models are task-specific and data-intensive, which limits their generalization to real-world scenarios with diverse task requirements and limited labeled data. To address these issues, we propose a novel multimodal question answering (MQA) framework to unify three MIE tasks by reformulating them into a unified span extraction and multi-choice QA pipeline. Extensive experiments on six datasets show that: 1) Our MQA framework consistently and significantly improves the performances of various off-the-shelf large multimodal models (LMM) on MIE tasks, compared to vanilla prompting. 2) In the zero-shot setting, MQA outperforms previous state-of-the-art baselines by a large margin. In addition, the effectiveness of our framework can successfully transfer to the few-shot setting, enhancing LMMs on a scale of 10B parameters to be competitive or outperform much larger language models such as ChatGPT and GPT-4. Our MQA framework can serve as a general principle of utilizing LMMs to better solve MIE and potentially other downstream multimodal tasks.