BCAmirs at SemEval-2024 Task 4: Beyond Words: A Multimodal and Multilingual Exploration of Persuasion in Memes
作者: Amirhossein Abaskohi, Amirhossein Dabiriaghdam, Lele Wang, Giuseppe Carenini
分类: cs.CL, cs.CV, cs.IT, cs.LG
发布日期: 2024-04-03 (更新: 2024-06-11)
备注: 12 pages, 5 tables, 2 figures, Proceedings of the 18th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2024) @ NAACL 2024
💡 一句话要点
提出多模态方法以识别表情包中的劝说技巧
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表情包分析 多模态学习 劝说技巧 图像与文本融合 RoBERTa CLIP GPT-4 语义信息
📋 核心要点
- 现有方法在识别表情包中的隐含劝说技巧时，往往忽视了图像与文本之间的语义联系，导致效果不佳。
- 论文提出通过引入字幕生成步骤，利用GPT-4生成的字幕与表情包文本结合，来缩小模态间的差距。
- 实验结果显示，所提模型在12个子任务中均超越基线，尤其在多语言环境下表现突出，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
本研究聚焦于表情包中隐含的劝说技巧，参与了SemEval-2024任务4，旨在通过多模态和多语言的方法识别表情包中的修辞和心理劝说技术。为此，团队引入了字幕生成步骤，以评估模态间的差距及图像所提供的额外语义信息，从而提升了模型的表现。最佳模型结合了GPT-4生成的字幕与表情包文本，利用RoBERTa作为文本编码器和CLIP作为图像编码器，在所有12个子任务中均显著超越基线，尤其在子任务2a中排名前3，在子任务2b中排名前4，展现出强大的定量表现。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决表情包中隐含的劝说技巧识别问题。现有方法未能有效利用图像与文本之间的语义关系，导致识别准确率低下。
核心思路：论文的核心思路是引入字幕生成步骤，通过生成的字幕来增强文本信息，进而提高模型对图像隐含意义的理解能力。这样的设计旨在弥补模态间的差距，提升模型的整体表现。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：文本编码器（RoBERTa）和图像编码器（CLIP）。首先，通过GPT-4生成表情包的字幕，然后将生成的字幕与原始文本结合，输入到RoBERTa进行处理，同时使用CLIP对图像进行编码。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了字幕生成作为中间步骤，这一设计使得模型能够更好地捕捉图像中的隐喻信息，从而提升了对抽象视觉语义的编码能力。这与传统方法的直接文本和图像输入方式形成了鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了RoBERTa和CLIP的结合，确保了文本和图像信息的有效融合。此外，损失函数的设计也考虑了多模态信息的协同作用，以优化模型的学习过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提模型在所有12个子任务中均显著超越基线，特别是在子任务2a中排名前3，子任务2b中排名前4，展示了强大的定量表现。引入的字幕生成步骤被认为是提升模型性能的关键因素，表明了图像隐喻信息对视觉编码的挑战。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、广告效果评估以及舆情监测等。通过识别表情包中的劝说技巧，能够帮助企业和组织更好地理解公众情绪和意见，从而制定更有效的传播策略。未来，该方法还可以扩展到其他多模态内容的分析中，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Memes, combining text and images, frequently use metaphors to convey persuasive messages, shaping public opinion. Motivated by this, our team engaged in SemEval-2024 Task 4, a hierarchical multi-label classification task designed to identify rhetorical and psychological persuasion techniques embedded within memes. To tackle this problem, we introduced a caption generation step to assess the modality gap and the impact of additional semantic information from images, which improved our result. Our best model utilizes GPT-4 generated captions alongside meme text to fine-tune RoBERTa as the text encoder and CLIP as the image encoder. It outperforms the baseline by a large margin in all 12 subtasks. In particular, it ranked in top-3 across all languages in Subtask 2a, and top-4 in Subtask 2b, demonstrating quantitatively strong performance. The improvement achieved by the introduced intermediate step is likely attributable to the metaphorical essence of images that challenges visual encoders. This highlights the potential for improving abstract visual semantics encoding.