Argumentative Stance Prediction: An Exploratory Study on Multimodality and Few-Shot Learning

📄 arXiv: 2310.07093v1 📥 PDF

作者: Arushi Sharma, Abhibha Gupta, Maneesh Bilalpur

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-11

💡 一句话要点

提出多模态与少样本学习结合的方法以解决立场预测问题

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

关键词: 立场预测 多模态学习 少样本学习 文本分析 社交媒体 图像处理

📋 核心要点

  1. 现有的立场预测方法在处理多模态数据时面临挑战，尤其是如何有效利用图像信息。
  2. 本文提出了一种结合多模态和少样本学习的策略，通过微调文本基础语言模型来提升立场预测的准确性。
  3. 实验结果显示，微调的文本模型在F1-score上显著优于多模态和少样本模型，表明文本信息在此任务中的重要性。

📝 摘要（中文）

为了推动立场预测作为一个多模态问题的发展，本文参与了多模态论证挖掘的首次共享任务，专注于枪支管控和堕胎等重要社会话题。我们的探索性研究评估了图像在推文立场预测中的必要性，并比较了在少样本设置下，现成的文本基础大型语言模型与微调的单模态和多模态模型的表现。研究结果表明，微调的文本基础语言模型（F1-score为0.817）优于多模态模型（F1-score为0.677）和使用最新的最先进大型语言模型的文本基础少样本预测（F1-score为0.550）。此外，研究发现，当图像内容被总结为自然语言时，多模态模型的表现更佳，而使用上下文示例可以提升大型语言模型的少样本表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在推文中进行立场预测时，如何有效利用图像和文本信息的问题。现有方法在多模态数据处理上存在性能不足，尤其是在少样本学习场景中。

核心思路：论文提出通过微调文本基础语言模型来提升立场预测的准确性，并探索图像信息的必要性。研究表明，当图像内容以自然语言形式呈现时，模型的表现会更好。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和评估三个主要阶段。首先收集包含图像和文本的推文数据，然后使用微调的语言模型进行训练，最后通过F1-score进行模型评估。

关键创新：最重要的技术创新在于结合了多模态和少样本学习的策略，提出了在少样本设置下微调文本模型的有效性，这与传统的单一模态方法有本质区别。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和参数设置，以优化文本信息的利用效率，并通过上下文示例提升少样本学习的效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，微调的文本基础语言模型在F1-score上达到了0.817，显著优于多模态模型的0.677和少样本文本模型的0.550。这表明文本信息在立场预测中的重要性，以及微调策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体分析、舆情监测和在线辩论平台等。通过提高立场预测的准确性，可以更好地理解公众对社会议题的看法，从而为政策制定和社会研究提供支持。未来，该方法还可能扩展到其他多模态任务，如情感分析和信息检索等。

📄 摘要（原文）

To advance argumentative stance prediction as a multimodal problem, the First Shared Task in Multimodal Argument Mining hosted stance prediction in crucial social topics of gun control and abortion. Our exploratory study attempts to evaluate the necessity of images for stance prediction in tweets and compare out-of-the-box text-based large-language models (LLM) in few-shot settings against fine-tuned unimodal and multimodal models. Our work suggests an ensemble of fine-tuned text-based language models (0.817 F1-score) outperforms both the multimodal (0.677 F1-score) and text-based few-shot prediction using a recent state-of-the-art LLM (0.550 F1-score). In addition to the differences in performance, our findings suggest that the multimodal models tend to perform better when image content is summarized as natural language over their native pixel structure and, using in-context examples improves few-shot performance of LLMs.