PromptMTopic: Unsupervised Multimodal Topic Modeling of Memes using Large Language Models
作者: Nirmalendu Prakash, Han Wang, Nguyen Khoi Hoang, Ming Shan Hee, Roy Ka-Wei Lee
分类: cs.CL, cs.CV, cs.MM
发布日期: 2023-12-11
备注: Accepted at ACM Multimedia'23 Research Track
💡 一句话要点
提出PromptMTopic，利用大语言模型进行模因的无监督多模态主题建模。
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 主题建模 大型语言模型 模因分析 无监督学习
📋 核心要点
- 现有模因分析缺乏有效的无监督多模态主题建模方法，难以充分挖掘模因的深层语义和文化内涵。
- PromptMTopic利用大语言模型的强大语言建模能力，通过多模态提示学习文本和视觉模态中的主题，并考虑模态间的语义交互。
- 在三个真实模因数据集上的实验表明，PromptMTopic优于现有主题建模方法，能有效提取描述性强且文化相关的主题。
📝 摘要（中文）
社交媒体的普及催生了一种新的交流形式：模因。模因是多模态的，通常包含文本和视觉元素的组合，传达意义、幽默和文化意义。虽然模因分析一直是一个活跃的研究领域，但在模因的无监督多模态主题建模方面的工作却很少，这对于内容审核、社交媒体分析和文化研究非常重要。我们提出了PromptMTopic，一种新颖的基于多模态提示的模型，旨在通过利用大型语言模型的语言建模能力，从文本和视觉模态中学习主题。我们的模型有效地提取和聚类从模因中学习到的主题，同时考虑文本和视觉模态之间的语义交互。我们通过在三个真实世界的模因数据集上进行的大量实验来评估我们提出的模型，这些实验证明了它在学习模因中的描述性主题方面优于最先进的主题建模基线。此外，我们的定性分析表明，PromptMTopic可以从模因中识别出有意义的和文化相关的的主题。我们的工作有助于理解模因的主题和主题，模因是当今社会一种至关重要的交流形式。（免责声明：本文包含敏感内容，可能会让一些读者感到不安。）
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决模因的无监督多模态主题建模问题。现有方法通常独立处理文本和图像模态，忽略了它们之间的语义关联，导致主题提取效果不佳。此外，传统主题模型难以捕捉模因中蕴含的复杂语义和文化背景。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和生成能力，通过多模态提示学习模因的主题。具体来说，将文本和图像信息作为LLM的输入提示，引导LLM生成与模因主题相关的文本描述，从而实现主题提取和聚类。这种方法能够有效融合文本和图像信息，并利用LLM的先验知识来提升主题建模效果。
技术框架：PromptMTopic的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 多模态数据预处理：对模因的文本和图像数据进行清洗和特征提取。2) 多模态提示构建：将提取的文本和图像特征转化为LLM可以理解的提示形式。3) 主题生成：利用LLM生成与模因主题相关的文本描述。4) 主题聚类：对生成的文本描述进行聚类，得到最终的主题。
关键创新：PromptMTopic的关键创新在于：1) 多模态提示学习：提出了一种新的多模态提示学习方法，能够有效融合文本和图像信息，并利用LLM的先验知识来提升主题建模效果。2) 无监督主题建模：无需人工标注数据，即可实现模因的主题建模，降低了建模成本。与现有方法的本质区别在于，PromptMTopic充分利用了LLM的强大语义理解和生成能力，能够更好地捕捉模因中蕴含的复杂语义和文化背景。
关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，关键设计可能包括：1) 提示工程：如何设计有效的提示，引导LLM生成高质量的主题描述。2) LLM选择：选择合适的LLM，以保证主题建模效果。3) 聚类算法：选择合适的聚类算法，对生成的主题描述进行聚类。
📊 实验亮点
实验结果表明，PromptMTopic在三个真实世界的模因数据集上，相较于现有主题建模方法，能够学习到更具描述性和文化相关性的主题。具体性能提升数据未知，但定性分析显示，PromptMTopic能够识别出有意义且与文化相关的模因主题。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体内容审核，帮助识别和过滤不当内容。同时，可用于社交媒体分析，了解用户关注的热点话题和文化趋势。此外，还可应用于文化研究，分析模因在文化传播中的作用和影响。该研究具有重要的社会价值和学术意义。
📄 摘要（原文）
The proliferation of social media has given rise to a new form of communication: memes. Memes are multimodal and often contain a combination of text and visual elements that convey meaning, humor, and cultural significance. While meme analysis has been an active area of research, little work has been done on unsupervised multimodal topic modeling of memes, which is important for content moderation, social media analysis, and cultural studies. We propose \textsf{PromptMTopic}, a novel multimodal prompt-based model designed to learn topics from both text and visual modalities by leveraging the language modeling capabilities of large language models. Our model effectively extracts and clusters topics learned from memes, considering the semantic interaction between the text and visual modalities. We evaluate our proposed model through extensive experiments on three real-world meme datasets, which demonstrate its superiority over state-of-the-art topic modeling baselines in learning descriptive topics in memes. Additionally, our qualitative analysis shows that \textsf{PromptMTopic} can identify meaningful and culturally relevant topics from memes. Our work contributes to the understanding of the topics and themes of memes, a crucial form of communication in today's society.\ \red{\textbf{Disclaimer: This paper contains sensitive content that may be disturbing to some readers.}}