M$^{3}$D: A Multimodal, Multilingual and Multitask Dataset for Grounded Document-level Information Extraction
作者: Jiang Liu, Bobo Li, Xinran Yang, Na Yang, Hao Fei, Mingyao Zhang, Fei Li, Donghong Ji
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-05 (更新: 2024-12-15)
备注: 14 pages, 9 figures, 6 tables
💡 一句话要点
构建多模态、多语言、多任务数据集M³D，用于文档级信息抽取并提出分层多模态IE模型。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态信息抽取 多语言处理 多任务学习 文档级信息抽取 视频理解 视觉定位 特征融合
📋 核心要点
- 现有方法主要集中于句子级图像辅助的英语文本IE，缺乏对视频多模态IE和细粒度视觉定位的关注。
- 提出一种分层多模态IE模型，通过去噪特征融合模块（DFFM）整合多模态信息，并设计缺失模态构建模块（MMCM）应对模态缺失问题。
- 在构建的M³D数据集上，该模型在英语和中文数据集的四个任务上分别取得了53.80%和53.77%的平均性能。
📝 摘要（中文）
多模态信息抽取（IE）任务因其能利用多模态信息增强文本信息抽取而备受关注。然而，现有的多模态IE数据集主要集中于英语文本中句子级别的图像辅助IE，并且很少关注基于视频的多模态IE和细粒度的视觉定位。因此，为了促进多模态IE的发展，我们构建了一个多模态、多语言、多任务数据集，名为M³D，它具有以下特点：（1）包含配对的文档级文本和视频，以丰富多模态信息；（2）支持两种广泛使用的语言，即英语和中文；（3）包括更多的多模态IE任务，如实体识别、实体链抽取、关系抽取和视觉定位。此外，我们的数据集引入了一个未被探索的主题，即传记，丰富了多模态IE资源的领域。为了为我们的数据集建立基准，我们提出了一种创新的分层多模态IE模型。该模型通过去噪特征融合模块（DFFM）有效地利用和整合多模态信息。此外，在非理想情况下，模态信息通常是不完整的。因此，我们设计了一个缺失模态构建模块（MMCM），以缓解由缺失模态引起的问题。我们的模型在英语和中文数据集的四个任务上分别取得了53.80%和53.77%的平均性能，为后续研究设定了一个合理的标准。此外，我们进行了更多的分析实验，以验证我们提出的模块的有效性。我们相信我们的工作可以促进多模态IE领域的发展。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有数据集在多模态信息抽取（IE）方面存在的局限性，具体表现为：缺乏文档级别的多模态信息，对视频模态的利用不足，以及对视觉定位等细粒度任务的支持不足。现有方法主要集中于句子级别的图像辅助IE，忽略了视频提供的时序信息和更丰富的视觉上下文。此外，现有数据集的语言种类也较为单一，限制了模型的跨语言泛化能力。
核心思路：论文的核心思路是构建一个更全面、更具挑战性的多模态IE数据集，并设计一个能够有效利用多模态信息的分层模型。通过引入文档级别的文本和视频数据，以及支持多种IE任务，该数据集旨在推动多模态IE领域的发展。模型的设计重点在于如何有效地融合来自不同模态的信息，并解决模态缺失带来的问题。
技术框架：该论文提出的模型是一个分层多模态IE模型，其整体架构包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：用于提取文本和视频的特征表示。2) 去噪特征融合模块（DFFM）：用于融合来自不同模态的特征，并去除噪声信息。3) 缺失模态构建模块（MMCM）：用于在模态缺失的情况下，构建缺失模态的特征表示。4) 任务特定模块：用于执行不同的IE任务，如实体识别、关系抽取等。
关键创新：论文的关键创新点在于：1) 构建了一个多模态、多语言、多任务数据集M³D，该数据集包含文档级别的文本和视频数据，并支持多种IE任务。2) 提出了一个去噪特征融合模块（DFFM），该模块能够有效地融合来自不同模态的特征，并去除噪声信息。3) 设计了一个缺失模态构建模块（MMCM），该模块能够缓解由缺失模态引起的问题。
关键设计：DFFM的具体实现细节未知，但其目标是融合多模态特征并降噪。MMCM的具体实现细节也未知，但其目标是在模态缺失时构建出合理的特征表示。损失函数和网络结构等其他技术细节在论文摘要中未提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该模型在构建的M³D数据集上进行了实验，在英语和中文数据集的四个任务上分别取得了53.80%和53.77%的平均性能。这些结果为后续研究设定了一个合理的基准，并验证了所提出的DFFM和MMCM模块的有效性。具体的基线模型和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能信息检索、智能问答、新闻事件分析、人物传记理解等领域。通过结合文本和视频信息，可以更准确地理解文档内容，提高信息抽取的准确性和完整性。未来，该研究可以扩展到更多的语言和领域，并应用于更复杂的场景。
📄 摘要（原文）
Multimodal information extraction (IE) tasks have attracted increasing attention because many studies have shown that multimodal information benefits text information extraction. However, existing multimodal IE datasets mainly focus on sentence-level image-facilitated IE in English text, and pay little attention to video-based multimodal IE and fine-grained visual grounding. Therefore, in order to promote the development of multimodal IE, we constructed a multimodal multilingual multitask dataset, named M$^{3}$D, which has the following features: (1) It contains paired document-level text and video to enrich multimodal information; (2) It supports two widely-used languages, namely English and Chinese; (3) It includes more multimodal IE tasks such as entity recognition, entity chain extraction, relation extraction and visual grounding. In addition, our dataset introduces an unexplored theme, i.e., biography, enriching the domains of multimodal IE resources. To establish a benchmark for our dataset, we propose an innovative hierarchical multimodal IE model. This model effectively leverages and integrates multimodal information through a Denoised Feature Fusion Module (DFFM). Furthermore, in non-ideal scenarios, modal information is often incomplete. Thus, we designed a Missing Modality Construction Module (MMCM) to alleviate the issues caused by missing modalities. Our model achieved an average performance of 53.80% and 53.77% on four tasks in English and Chinese datasets, respectively, which set a reasonable standard for subsequent research. In addition, we conducted more analytical experiments to verify the effectiveness of our proposed module. We believe that our work can promote the development of the field of multimodal IE.