DocMSU: A Comprehensive Benchmark for Document-level Multimodal Sarcasm Understanding

📄 arXiv: 2312.16023v1 📥 PDF

作者: Hang Du, Guoshun Nan, Sicheng Zhang, Binzhu Xie, Junrui Xu, Hehe Fan, Qimei Cui, Xiaofeng Tao, Xudong Jiang

分类: cs.CL, cs.MM

发布日期: 2023-12-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DocMSU基准数据集，用于解决文档级多模态讽刺理解难题。

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

关键词: 多模态讽刺理解 文档级分析 自然语言处理 计算机视觉 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有MSU基准主要集中在句子级别，难以捕捉文档中稀疏且隐藏的讽刺线索。
  2. 提出细粒度讽刺理解方法，旨在对齐像素级图像特征与词级别文本特征。
  3. 构建包含10万+新闻的大规模DocMSU数据集，涵盖9个主题，促进文档级讽刺研究。

📝 摘要（中文）

多模态讽刺理解(MSU)在舆情分析、伪造检测等新闻领域具有广泛的应用。然而，现有的MSU基准和方法通常侧重于句子级别的MSU。在文档级新闻中，讽刺线索稀疏且微小，并且常常隐藏在长文本中。此外，与推文等句子级评论主要关注少数趋势或热点话题（例如，体育赛事）相比，新闻中的内容相当多样化。为句子级MSU创建的模型可能无法捕捉文档级新闻中的讽刺线索。为了填补这一空白，我们提出了一个全面的文档级多模态讽刺理解(DocMSU)基准。我们的数据集包含102,588条带有文本-图像对的新闻，涵盖健康、商业等9个不同的主题。所提出的大规模和多样化的DocMSU显著促进了真实场景中文档级MSU的研究。为了应对DocMSU带来的新挑战，我们引入了一种细粒度的讽刺理解方法，以适当地将像素级图像特征与文档中的词级文本特征对齐。实验表明了我们方法的有效性，表明它可以作为具有挑战性的DocMSU的基线方法。我们的代码和数据集可在https://github.com/Dulpy/DocMSU获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文档级别多模态讽刺理解的问题。现有方法主要集中在句子级别，无法有效捕捉长文档中隐藏的、细微的讽刺线索。此外，现有数据集主题单一，难以泛化到真实场景。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、多样化的文档级多模态讽刺理解数据集（DocMSU），并提出一种细粒度的讽刺理解方法，该方法能够有效地对齐像素级别的图像特征和词级别的文本特征，从而更好地理解文档中的讽刺意味。

技术框架：整体框架包含数据收集与标注、特征提取与对齐、讽刺分类三个主要阶段。首先，从新闻网站收集文本-图像对，并进行人工标注。然后，分别提取文本和图像的特征，并使用提出的细粒度对齐方法将它们对齐。最后，使用分类器预测文档是否包含讽刺。

关键创新：关键创新在于提出了细粒度的特征对齐方法，该方法能够将像素级别的图像特征与词级别的文本特征进行有效关联，从而更好地捕捉多模态信息之间的交互。这与以往的粗粒度融合方法不同，能够更准确地识别讽刺。

关键设计：论文中图像特征提取使用了预训练的卷积神经网络（CNN），文本特征提取使用了预训练的Transformer模型。细粒度对齐方法可能涉及注意力机制或相似度计算，以确定图像中哪些区域与文本中的哪些词语相关。损失函数通常是交叉熵损失，用于优化分类器。

📊 实验亮点

论文构建了包含102,588条新闻的大规模DocMSU数据集，并提出了细粒度的讽刺理解方法。实验结果表明，该方法在DocMSU数据集上取得了显著的性能提升，验证了其有效性。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，需查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于舆情监控、虚假新闻检测、智能客服等领域。通过识别新闻、社交媒体等文本中的讽刺意味，可以更准确地理解用户的情感倾向，从而做出更合理的决策。例如，在舆情监控中，可以区分真实的负面情绪和讽刺性的评论，避免误判。在智能客服中，可以更好地理解用户的意图，提供更个性化的服务。

📄 摘要（原文）

Multimodal Sarcasm Understanding (MSU) has a wide range of applications in the news field such as public opinion analysis and forgery detection. However, existing MSU benchmarks and approaches usually focus on sentence-level MSU. In document-level news, sarcasm clues are sparse or small and are often concealed in long text. Moreover, compared to sentence-level comments like tweets, which mainly focus on only a few trends or hot topics (e.g., sports events), content in the news is considerably diverse. Models created for sentence-level MSU may fail to capture sarcasm clues in document-level news. To fill this gap, we present a comprehensive benchmark for Document-level Multimodal Sarcasm Understanding (DocMSU). Our dataset contains 102,588 pieces of news with text-image pairs, covering 9 diverse topics such as health, business, etc. The proposed large-scale and diverse DocMSU significantly facilitates the research of document-level MSU in real-world scenarios. To take on the new challenges posed by DocMSU, we introduce a fine-grained sarcasm comprehension method to properly align the pixel-level image features with word-level textual features in documents. Experiments demonstrate the effectiveness of our method, showing that it can serve as a baseline approach to the challenging DocMSU. Our code and dataset are available at https://github.com/Dulpy/DocMSU.