RCLMuFN: Relational Context Learning and Multiplex Fusion Network for Multimodal Sarcasm Detection
作者: Tongguan Wang, Junkai Li, Guixin Su, Yongcheng Zhang, Dongyu Su, Yuxue Hu, Ying Sha
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-17
💡 一句话要点
提出RCLMuFN模型，通过关系上下文学习和多路复用融合提升多模态讽刺检测性能。
🎯 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 关系上下文学习 多路复用融合 深度学习 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有讽刺检测方法忽略了文本和图像之间的关系上下文，难以准确理解讽刺的含义。
- RCLMuFN模型通过关系上下文学习模块，学习文本和图像的上下文信息，并捕获动态属性。
- 实验结果表明，RCLMuFN在多模态讽刺检测任务上取得了state-of-the-art的性能。
📝 摘要（中文）
讽刺通常通过表达与说话者真实意图相反的含义来传达轻蔑或批评的情绪。准确检测讽刺有助于识别和过滤互联网上的不良信息，从而减少恶意诽谤和谣言传播。然而，自动讽刺检测对机器来说仍然极具挑战性，因为它关键取决于关系上下文等复杂因素。现有方法侧重于引入图结构来建立文本和图像之间的实体关系，而忽略了学习文本和图像之间的关系上下文，这对于理解讽刺的含义至关重要。此外，讽刺的含义随着不同上下文的演变而变化，但现有方法可能无法准确建模这种动态变化，从而限制了模型的泛化能力。为了解决上述问题，我们提出了一种用于多模态讽刺检测的关系上下文学习和多路复用融合网络（RCLMuFN）。首先，我们采用四个特征提取器来全面提取原始文本和图像的特征，旨在挖掘以前可能被忽视的潜在特征。其次，我们利用关系上下文学习模块来学习文本和图像的上下文信息，并通过浅层和深层交互来捕获动态属性。最后，我们采用多路复用特征融合模块，通过深入整合来自各种交互上下文的多模态特征来增强模型的泛化能力。在两个多模态讽刺检测数据集上的大量实验表明，我们提出的方法实现了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态讽刺检测中，现有方法忽略文本和图像之间关系上下文，以及难以建模讽刺含义动态变化的问题。现有方法侧重于实体关系建模，缺乏对文本和图像间深层语义关系的挖掘，导致模型泛化能力受限。
核心思路：论文的核心思路是利用关系上下文学习模块，显式地建模文本和图像之间的关系，并捕获讽刺含义随上下文变化的动态特性。通过多路复用特征融合，将不同交互上下文中的多模态特征进行整合，从而提升模型的泛化能力。
技术框架：RCLMuFN模型主要包含三个模块：特征提取模块、关系上下文学习模块和多路复用特征融合模块。首先，使用四个特征提取器分别提取文本和图像的特征。然后，关系上下文学习模块学习文本和图像的上下文信息，并通过浅层和深层交互捕获动态属性。最后，多路复用特征融合模块整合来自各种交互上下文的多模态特征。
关键创新：论文的关键创新在于关系上下文学习模块的设计，它能够显式地学习文本和图像之间的关系，并捕获讽刺含义随上下文变化的动态特性。此外，多路复用特征融合模块通过整合不同交互上下文的多模态特征，进一步提升了模型的泛化能力。
关键设计：关系上下文学习模块采用了浅层和深层交互的方式来建模文本和图像之间的关系。浅层交互可能使用注意力机制，深层交互可能使用Transformer结构。多路复用特征融合模块可能采用了加权融合或门控融合等方式，以自适应地调整不同特征的权重。损失函数可能采用了交叉熵损失函数，并结合正则化项以防止过拟合。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RCLMuFN模型在两个多模态讽刺检测数据集上进行了实验，结果表明该模型取得了state-of-the-art的性能。具体提升幅度未知，但论文强调了其在关系上下文学习和多路复用融合方面的优势，表明该模型在理解讽刺含义方面具有显著的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体内容审核、舆情分析、智能客服等领域。通过准确检测讽刺言论，可以有效过滤不良信息，减少网络暴力和谣言传播，提升用户体验，维护健康的网络环境。未来，该技术可进一步扩展到其他自然语言处理任务，如情感分析、对话系统等。
📄 摘要（原文）
Sarcasm typically conveys emotions of contempt or criticism by expressing a meaning that is contrary to the speaker's true intent. Accurate detection of sarcasm aids in identifying and filtering undesirable information on the Internet, thereby reducing malicious defamation and rumor-mongering. Nonetheless, the task of automatic sarcasm detection remains highly challenging for machines, as it critically depends on intricate factors such as relational context. Most existing multimodal sarcasm detection methods focus on introducing graph structures to establish entity relationships between text and images while neglecting to learn the relational context between text and images, which is crucial evidence for understanding the meaning of sarcasm. In addition, the meaning of sarcasm changes with the evolution of different contexts, but existing methods may not be accurate in modeling such dynamic changes, limiting the generalization ability of the models. To address the above issues, we propose a relational context learning and multiplex fusion network (RCLMuFN) for multimodal sarcasm detection. Firstly, we employ four feature extractors to comprehensively extract features from raw text and images, aiming to excavate potential features that may have been previously overlooked. Secondly, we utilize the relational context learning module to learn the contextual information of text and images and capture the dynamic properties through shallow and deep interactions. Finally, we employ a multiplex feature fusion module to enhance the generalization of the model by penetratingly integrating multimodal features derived from various interaction contexts. Extensive experiments on two multimodal sarcasm detection datasets show that our proposed method achieves state-of-the-art performance.