Piecing It All Together: Verifying Multi-Hop Multimodal Claims

📄 arXiv: 2411.09547v2 📥 PDF

作者: Haoran Wang, Aman Rangapur, Xiongxiao Xu, Yueqing Liang, Haroon Gharwi, Carl Yang, Kai Shu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-14 (更新: 2024-12-12)

备注: COLING 2025

💡 一句话要点

提出MMCV数据集，用于评估多跳多模态信息的可信度验证

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

关键词: 多跳推理 多模态融合 信息可信度验证 大型语言模型 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有可信度验证数据集缺乏复杂推理和多模态证据有效解释能力。
  2. 提出MMCV数据集，包含多跳声明和多模态证据，挑战模型推理能力。
  3. 实验表明，即使是最先进的模型在MMCV上仍面临挑战，尤其在多跳推理时。

📝 摘要（中文）

现有的信息可信度验证数据集通常无法有效评估系统进行复杂推理或解释多模态证据的能力。为了解决这个问题，我们引入了一个新的任务：多跳多模态信息可信度验证。该任务要求模型推理来自不同来源的多个证据，包括文本、图像和表格，并确定组合的多模态证据是否支持或反驳给定的声明。为了研究这个任务，我们构建了MMCV，一个大规模数据集，包含1.5万个多跳声明，并配有多模态证据，这些证据是使用大型语言模型生成和改进的，并结合了人工反馈。我们表明，即使是最新的最先进的多模态大型语言模型，MMCV也具有挑战性，尤其是在推理跳数增加时。此外，我们在MMCV的一个子集上建立了人类表现基准。我们希望这个数据集及其评估任务将鼓励未来对多模态多跳信息可信度验证的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多跳多模态信息可信度验证问题。现有方法在处理需要整合多个证据源（文本、图像、表格）进行推理的复杂声明时表现不足，无法有效利用多模态信息进行判断。缺乏一个能够充分测试模型推理能力的数据集是主要痛点。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、高质量的多跳多模态信息可信度验证数据集MMCV。通过精心设计的数据生成流程，确保数据集中的声明需要模型整合来自多个证据源的信息才能进行验证，从而有效评估模型的推理能力。

技术框架：MMCV数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 使用大型语言模型生成候选声明和证据；2) 通过人工反馈对生成的声明和证据进行筛选、修正和完善；3) 将声明与对应的多模态证据进行关联，形成最终的数据集。数据集包含文本、图像和表格三种模态的证据。

关键创新：MMCV数据集的关键创新在于其多跳性和多模态性。与以往的单跳或单模态数据集相比，MMCV要求模型进行更复杂的推理，并有效整合来自不同模态的信息。此外，数据集的构建过程结合了大型语言模型和人工反馈，保证了数据的质量和多样性。

关键设计：数据集包含1.5万个多跳声明，每个声明都配有多个相关的文本、图像和表格证据。证据的数量和类型根据声明的复杂程度而变化。数据集还提供了一个人类表现基准，用于评估模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是最先进的多模态大型语言模型在MMCV数据集上仍然面临挑战，尤其是在推理跳数增加时。这表明MMCV数据集能够有效评估模型的推理能力，并为未来的研究提供了有价值的基准。论文还建立了人类表现基准，为模型性能评估提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚假信息检测、新闻可信度评估、智能问答系统等领域。通过提高模型对多模态信息的理解和推理能力，可以更准确地识别和过滤不实信息，提升信息检索和问答系统的可靠性，帮助用户获取更可信的信息。

📄 摘要（原文）

Existing claim verification datasets often do not require systems to perform complex reasoning or effectively interpret multimodal evidence. To address this, we introduce a new task: multi-hop multimodal claim verification. This task challenges models to reason over multiple pieces of evidence from diverse sources, including text, images, and tables, and determine whether the combined multimodal evidence supports or refutes a given claim. To study this task, we construct MMCV, a large-scale dataset comprising 15k multi-hop claims paired with multimodal evidence, generated and refined using large language models, with additional input from human feedback. We show that MMCV is challenging even for the latest state-of-the-art multimodal large language models, especially as the number of reasoning hops increases. Additionally, we establish a human performance benchmark on a subset of MMCV. We hope this dataset and its evaluation task will encourage future research in multimodal multi-hop claim verification.