Overview of ImageArg-2023: The First Shared Task in Multimodal Argument Mining

📄 arXiv: 2310.12172v2 📥 PDF

作者: Zhexiong Liu, Mohamed Elaraby, Yang Zhong, Diane Litman

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-15 (更新: 2023-10-24)

备注: In The 10th Argument Mining Workshop, held in conjunction with The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), December 2023

💡 一句话要点

提出ImageArg共享任务以推动多模态论证挖掘研究

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

关键词: 多模态论证挖掘 图像与文本分析 社交媒体分析 论证立场分类 说服力评估

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的论证挖掘方法多集中于文本，缺乏对多模态信息（如图像和文本结合）的有效处理。
  2. 方法要点：提出ImageArg共享任务，通过两个子任务评估图像与文本的结合在论证挖掘中的作用，推动多模态分析的研究。
  3. 实验或效果：子任务A和B分别收到31和21份提交，最佳F1-score分别为0.8647和0.5561，展示了多模态论证挖掘的潜力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了ImageArg共享任务，这是与2023年EMNLP第十届论证挖掘研讨会共同举办的首个多模态论证挖掘共享任务。该任务包括两个分类子任务：子任务A为论证立场分类，子任务B为图像说服力分类。前者判断包含图像和文本的推文对争议话题（如枪支管制和堕胎）的立场，后者则判断图像是否增强了推文文本的说服力。该共享任务共收到来自6个国家的9个团队提交的31份子任务A和21份子任务B的结果。子任务A的最佳提交F1-score为0.8647，而子任务B的最佳提交F1-score为0.5561。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态论证挖掘中的挑战，尤其是如何有效结合图像和文本信息进行论证分析。现有方法多集中于单一模态，未能充分利用图像信息的潜力。

核心思路：论文通过设立ImageArg共享任务，鼓励研究者探索图像与文本结合的论证挖掘方法，推动多模态分析的深入研究。

技术框架：共享任务分为两个子任务：子任务A专注于论证立场分类，子任务B则关注图像的说服力。参与者需提交基于这两个子任务的模型和结果。

关键创新：最重要的创新在于首次将图像与文本结合的论证挖掘任务系统化，提供了一个标准化的评估平台，促进了多模态论证挖掘的研究进展。

关键设计：在任务设计中，采用了标准的F1-score作为评估指标，确保了结果的可比性和有效性。参与者可以根据任务要求灵活选择模型架构和训练策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，子任务A的最佳提交F1-score达到了0.8647，显示出较高的分类准确性；而子任务B的最佳提交F1-score为0.5561，尽管相对较低，但仍展示了图像在论证中的重要性。这些结果为多模态论证挖掘提供了重要的基线。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体分析、在线舆情监测和广告效果评估等。通过有效结合图像与文本信息，能够提升论证挖掘的准确性和实用性，未来可能对公共政策、市场营销等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

This paper presents an overview of the ImageArg shared task, the first multimodal Argument Mining shared task co-located with the 10th Workshop on Argument Mining at EMNLP 2023. The shared task comprises two classification subtasks - (1) Subtask-A: Argument Stance Classification; (2) Subtask-B: Image Persuasiveness Classification. The former determines the stance of a tweet containing an image and a piece of text toward a controversial topic (e.g., gun control and abortion). The latter determines whether the image makes the tweet text more persuasive. The shared task received 31 submissions for Subtask-A and 21 submissions for Subtask-B from 9 different teams across 6 countries. The top submission in Subtask-A achieved an F1-score of 0.8647 while the best submission in Subtask-B achieved an F1-score of 0.5561.