A Survey of Multimodal Sarcasm Detection
作者: Shafkat Farabi, Tharindu Ranasinghe, Diptesh Kanojia, Yu Kong, Marcos Zampieri
分类: cs.CL
发布日期: 2024-10-24
备注: Published in the Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence Survey Track. Pages 8020-8028
💡 一句话要点
综述性研究：全面回顾2018-2023年多模态讽刺检测方法与未来方向。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 讽刺检测 自然语言处理 情感分析 综述研究
📋 核心要点
- 讽刺检测是自然语言处理中的重要任务，但传统方法主要依赖文本信息，忽略了语气、表情等其他模态信息。
- 本文对2018-2023年间多模态讽刺检测（MSD）的研究进行了全面综述，总结了现有模型和数据集。
- 该综述还探讨了MSD未来研究方向，为后续研究者提供了有价值的参考和指导。
📝 摘要（中文）
讽刺是一种修辞手法，用于表达与字面意义相反的含义。讽刺在社交媒体和其他计算机媒介的交流形式中被广泛使用，这促使人们使用计算模型来自动识别它。虽然绝大多数的讽刺检测方法仅在文本上进行，但讽刺检测通常需要语气、面部表情和上下文图像中存在的额外信息。这导致了多模态模型的引入，从而可以在音频、图像、文本和视频等多种模态中检测讽刺。在本文中，我们提出了迄今为止第一个关于多模态讽刺检测（MSD）的综合性综述。我们调查了2018年至2023年间发表的关于该主题的论文，并讨论了用于此任务的模型和数据集。我们还提出了MSD的未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态讽刺检测问题，即如何利用文本、图像、音频等多种模态的信息来准确识别讽刺。现有方法主要集中于文本模态，忽略了其他模态中蕴含的丰富信息，导致检测精度不高。此外，不同模态之间的信息如何有效融合也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是对现有多模态讽刺检测方法进行系统性梳理和总结，分析不同方法的优缺点，并探讨未来研究方向。通过对现有研究的深入分析，为后续研究者提供理论基础和实践指导。
技术框架：该论文属于综述性研究，没有提出新的技术框架。其主要工作是对现有文献进行分类、总结和分析，包括：1) 数据集：总结了常用的多模态讽刺检测数据集，包括数据集的规模、模态类型、标注方式等；2) 模型：对现有的多模态讽刺检测模型进行了分类，例如基于注意力机制的模型、基于图神经网络的模型等；3) 评估指标：总结了常用的评估指标，例如准确率、精确率、召回率、F1值等。
关键创新：该论文的主要创新在于它是第一个针对多模态讽刺检测的综合性综述。之前的综述主要集中于文本讽刺检测，而该论文填补了多模态讽刺检测领域的空白。
关键设计：该论文没有涉及具体的技术设计。其主要贡献在于对现有研究进行了系统性的总结和分析，并提出了未来研究方向，例如：1) 如何更好地融合不同模态的信息；2) 如何利用预训练模型来提升检测精度；3) 如何处理数据集中存在的噪声。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述总结了2018-2023年间多模态讽刺检测领域的研究进展，涵盖了数据集、模型和评估指标等方面。通过对现有方法的分析，指出了当前研究的局限性，并提出了未来研究方向，为该领域的研究者提供了宝贵的参考。
🎯 应用场景
多模态讽刺检测技术可应用于社交媒体情感分析、舆情监控、智能客服等领域。准确识别讽刺言论有助于更全面地理解用户意图，提升信息过滤和内容审核的效率，并改善人机交互体验。未来，该技术有望在智能对话系统、个性化推荐等领域发挥更大作用。
📄 摘要（原文）
Sarcasm is a rhetorical device that is used to convey the opposite of the literal meaning of an utterance. Sarcasm is widely used on social media and other forms of computer-mediated communication motivating the use of computational models to identify it automatically. While the clear majority of approaches to sarcasm detection have been carried out on text only, sarcasm detection often requires additional information present in tonality, facial expression, and contextual images. This has led to the introduction of multimodal models, opening the possibility to detect sarcasm in multiple modalities such as audio, images, text, and video. In this paper, we present the first comprehensive survey on multimodal sarcasm detection - henceforth MSD - to date. We survey papers published between 2018 and 2023 on the topic, and discuss the models and datasets used for this task. We also present future research directions in MSD.