AMuSeD: An Attentive Deep Neural Network for Multimodal Sarcasm Detection Incorporating Bi-modal Data Augmentation

📄 arXiv: 2412.10103v1 📥 PDF

作者: Xiyuan Gao, Shubhi Bansal, Kushaan Gowda, Zhu Li, Shekhar Nayak, Nagendra Kumar, Matt Coler

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-13

备注: This is a preprint version of the paper, submitted and under review at the IEEE Transactions on Affective Computing

💡 一句话要点

AMuSeD：融合双模态数据增强的注意力深度网络用于多模态讽刺检测

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

关键词: 多模态讽刺检测 数据增强 语音合成 自注意力机制 情感分析

📋 核心要点

  1. 多模态讽刺检测面临数据稀缺的挑战，限制了模型性能的提升和泛化能力。
  2. AMuSeD通过双模态数据增强，生成更多样化的文本和音频数据，缓解数据不足的问题。
  3. 实验表明，结合数据增强和自注意力机制，AMuSeD在文本-音频模态下取得了显著的F1分数提升。

📝 摘要（中文）

本文提出AMuSeD（融合双模态数据增强的注意力深度网络用于多模态讽刺检测），旨在解决讽刺检测中数据稀缺的问题。该方法利用MUStARD数据集，并引入双阶段双模态数据增强策略。第一阶段通过多语言回译生成多样化的文本样本。第二阶段改进了基于FastSpeech 2的语音合成系统，专门针对讽刺语调进行微调，并结合云端TTS服务，为增强文本生成相应的音频。此外，研究还探索了不同的注意力机制以有效融合文本和音频数据，发现自注意力在双模态集成方面最为有效。实验结果表明，结合数据增强和注意力机制的方法在文本-音频模态下实现了81.0%的显著F1分数，甚至超过了使用MUStARD数据集中三种模态的模型。

🔬 方法详解

问题定义：多模态讽刺检测旨在理解文本、语音等多种信息中蕴含的讽刺意味。现有方法受限于数据集规模，难以充分学习讽刺的细微特征，尤其是在语音语调方面。数据稀缺导致模型泛化能力不足，难以应对真实场景中的复杂情况。

核心思路：论文的核心思路是通过数据增强来扩充训练集，提升模型的鲁棒性和泛化能力。针对文本和音频模态分别设计增强策略，保证增强数据的质量和多样性。同时，利用注意力机制有效融合不同模态的信息，捕捉讽刺表达中的关键特征。

技术框架：AMuSeD包含以下主要模块：1) 文本数据增强：利用多语言回译生成新的文本样本。2) 音频数据增强：微调FastSpeech 2模型，使其能够生成具有讽刺语气的语音，并结合云端TTS服务生成对应的音频。3) 多模态融合：使用自注意力机制融合文本和音频特征。4) 分类器：基于融合后的特征进行讽刺检测。

关键创新：论文的关键创新在于双模态数据增强策略，特别是针对讽刺语气的语音合成微调。通过这种方式，可以生成更具真实感和多样性的数据，有效提升模型的性能。此外，对不同注意力机制的探索也为多模态融合提供了新的思路。

关键设计：文本数据增强中，选择多种语言进行回译，以增加文本的多样性。音频数据增强中，使用MUStARD数据集对FastSpeech 2模型进行微调，使其能够生成具有讽刺语气的语音。多模态融合中，选择自注意力机制，能够更好地捕捉文本和音频之间的关联性。损失函数采用交叉熵损失函数，优化模型参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AMuSeD在文本-音频模态下取得了81.0%的F1分数，显著优于基线模型。更重要的是，该模型仅使用两种模态（文本和音频）就超过了使用三种模态的模型，证明了双模态数据增强和自注意力机制的有效性。消融实验也验证了各个模块的贡献。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感分析、舆情监控、智能客服等领域。通过准确识别讽刺言论，可以提升机器对人类情感的理解能力，从而改善人机交互体验。例如，在社交媒体舆情监控中，可以过滤掉具有讽刺意味的负面评论，更准确地评估公众情绪。在智能客服中，可以识别用户是否带有讽刺情绪，从而提供更贴心的服务。

📄 摘要（原文）

Detecting sarcasm effectively requires a nuanced understanding of context, including vocal tones and facial expressions. The progression towards multimodal computational methods in sarcasm detection, however, faces challenges due to the scarcity of data. To address this, we present AMuSeD (Attentive deep neural network for MUltimodal Sarcasm dEtection incorporating bi-modal Data augmentation). This approach utilizes the Multimodal Sarcasm Detection Dataset (MUStARD) and introduces a two-phase bimodal data augmentation strategy. The first phase involves generating varied text samples through Back Translation from several secondary languages. The second phase involves the refinement of a FastSpeech 2-based speech synthesis system, tailored specifically for sarcasm to retain sarcastic intonations. Alongside a cloud-based Text-to-Speech (TTS) service, this Fine-tuned FastSpeech 2 system produces corresponding audio for the text augmentations. We also investigate various attention mechanisms for effectively merging text and audio data, finding self-attention to be the most efficient for bimodal integration. Our experiments reveal that this combined augmentation and attention approach achieves a significant F1-score of 81.0% in text-audio modalities, surpassing even models that use three modalities from the MUStARD dataset.