MemeMQA: Multimodal Question Answering for Memes via Rationale-Based Inferencing

📄 arXiv: 2405.11215v1 📥 PDF

作者: Siddhant Agarwal, Shivam Sharma, Preslav Nakov, Tanmoy Chakraborty

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-05-18

备注: The paper has been accepted in ACL'24 (Findings)

💡 一句话要点

提出MemeMQA框架，通过基于推理的多模态问答解决Meme理解难题。

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

关键词: 多模态问答 Meme理解 大型语言模型 推理框架 知识推理

📋 核心要点

  1. 现有Meme分析方法局限于封闭环境，缺乏对结构化问题的准确回答和连贯解释能力。
  2. 提出ARSENAL框架，利用大型语言模型的推理能力，实现对Meme的多模态问答和解释生成。
  3. 实验表明，ARSENAL在答案预测准确率上提升约18%，文本生成质量也显著优于现有基线。

📝 摘要（中文）

Meme已经发展成为一种流行的交流媒介，涵盖幽默到宣传等多种形式。随着以图像为中心的内容日益普及，探索其潜在危害的需求也日益增长。以往的研究主要在封闭环境中分析Meme，例如检测危害、应用语义标签和提供自然语言解释。为了扩展这项研究，我们引入了MemeMQA，一个多模态问答框架，旨在征集对结构化问题的准确回答，同时提供连贯的解释。我们创建了MemeMQACorpus，一个新的数据集，包含与1122个Meme相关的1880个问题以及相应的答案-解释对。此外，我们提出了ARSENAL，一种新颖的两阶段多模态框架，利用LLM的推理能力来解决MemeMQA。我们使用具有竞争力的基线对MemeMQA进行基准测试，并证明了其优越性——在答案预测准确率方面提高了约18%，并且在衡量词汇和语义对齐的各种指标上，文本生成方面也明显优于最佳基线。我们通过问题集的多样化、基于混淆因素的MemeMQA泛化能力评估以及模态特定评估来分析ARSENAL的鲁棒性，从而加深我们对多模态交流环境中Meme理解的认识。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Meme的多模态问答问题，即给定一个Meme（图像和文本），针对提出的问题，系统需要给出准确的答案，并提供合理的解释。现有方法主要集中在Meme的危害检测、语义标注等方面，缺乏对Meme内容深层理解和推理能力，无法有效回答复杂问题并给出解释。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的推理能力，结合Meme的图像和文本信息，分阶段进行答案预测和解释生成。通过将问题分解为更小的推理步骤，并利用LLM进行逐步推理，最终得到答案和解释。这种方法能够更好地捕捉Meme中的复杂关系和隐含信息。

技术框架：ARSENAL框架包含两个主要阶段：1) 答案预测阶段：该阶段利用多模态编码器（例如，视觉Transformer和文本编码器）提取Meme的图像和文本特征，然后将这些特征输入到LLM中，预测答案。2) 解释生成阶段：该阶段将问题、Meme的图像和文本特征以及预测的答案输入到LLM中，生成对答案的解释。

关键创新：ARSENAL的关键创新在于其两阶段的推理框架，该框架能够有效地利用LLM的推理能力，将复杂问题分解为更小的推理步骤，从而提高答案预测的准确性和解释生成的一致性。此外，该框架还引入了一种新的数据集MemeMQACorpus，该数据集包含大量的Meme问答对，可以用于训练和评估多模态问答模型。

关键设计：在答案预测阶段，论文使用了预训练的视觉Transformer（例如，ViT）和文本编码器（例如，BERT）来提取Meme的图像和文本特征。在解释生成阶段，论文使用了基于Transformer的语言模型（例如，GPT-3）来生成解释。论文还设计了一种新的损失函数，用于训练LLM，该损失函数同时考虑了答案预测的准确性和解释生成的一致性。

📊 实验亮点

实验结果表明，ARSENAL框架在MemeMQA数据集上取得了显著的性能提升，答案预测准确率比最佳基线提高了约18%。此外，ARSENAL在文本生成方面也表现出色，在词汇和语义对齐等指标上均优于现有方法。通过对问题集的多样化、基于混淆因素的泛化能力评估以及模态特定评估，验证了ARSENAL的鲁棒性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容理解、虚假信息检测、以及智能客服等领域。通过对Meme内容的深入理解和推理，可以帮助识别潜在的有害信息，提升内容审核的效率和准确性，并为用户提供更智能的交互体验。未来，该技术有望应用于更广泛的多模态信息处理任务中。

📄 摘要（原文）

Memes have evolved as a prevalent medium for diverse communication, ranging from humour to propaganda. With the rising popularity of image-focused content, there is a growing need to explore its potential harm from different aspects. Previous studies have analyzed memes in closed settings - detecting harm, applying semantic labels, and offering natural language explanations. To extend this research, we introduce MemeMQA, a multimodal question-answering framework aiming to solicit accurate responses to structured questions while providing coherent explanations. We curate MemeMQACorpus, a new dataset featuring 1,880 questions related to 1,122 memes with corresponding answer-explanation pairs. We further propose ARSENAL, a novel two-stage multimodal framework that leverages the reasoning capabilities of LLMs to address MemeMQA. We benchmark MemeMQA using competitive baselines and demonstrate its superiority - ~18% enhanced answer prediction accuracy and distinct text generation lead across various metrics measuring lexical and semantic alignment over the best baseline. We analyze ARSENAL's robustness through diversification of question-set, confounder-based evaluation regarding MemeMQA's generalizability, and modality-specific assessment, enhancing our understanding of meme interpretation in the multimodal communication landscape.