Exploring the Implicit Semantic Ability of Multimodal Large Language Models: A Pilot Study on Entity Set Expansion

📄 arXiv: 2501.00330v1 📥 PDF

作者: Hebin Wang, Yangning Li, Yinghui Li, Hai-Tao Zheng, Wenhao Jiang, Hong-Gee Kim

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-12-31

备注: ICASSP 2025

💡 一句话要点

提出LUSAR列表排序方法，提升多模态大语言模型在多模态实体集合扩展任务中的性能。

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

关键词: 多模态大语言模型 实体集合扩展 列表排序 隐式语义信息 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在提取隐式语义信息方面存在局限性，难以有效完成多模态实体集合扩展任务。
  2. 提出LUSAR列表排序方法，将局部得分映射到全局排名，从而提升MLLM在MESE任务中的性能。
  3. 实验结果表明，LUSAR显著提高了MLLM在MESE任务中的性能，并首次将生成式MLLM应用于ESE任务。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLM）的快速发展显著提升了现实应用中各种任务的性能。然而，LLM在提取隐式语义信息方面仍然存在局限性。本文将MLLM应用于多模态实体集合扩展（MESE）任务，该任务旨在利用多模态信息，通过少量的种子实体扩展出属于同一语义类别的新实体。我们通过MESE任务探索MLLM在实体级别理解隐式语义信息的能力，并引入了一种列表排序方法LUSAR，将局部得分映射到全局排名。实验表明，LUSAR显著提高了MLLM在MESE任务中的性能，标志着生成式MLLM首次应用于ESE任务，并扩展了列表排序的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态实体集合扩展（MESE）任务，即给定少量种子实体和每个实体的多模态信息（例如图像和文本描述），如何扩展出一个包含更多同类实体的集合。现有方法在利用多模态信息和提取实体间隐式语义关系方面存在不足，难以有效利用MLLM的生成能力。

核心思路：论文的核心思路是利用MLLM的生成能力，并结合列表排序方法LUSAR，将MLLM生成的候选实体的局部得分映射到全局排名，从而更准确地识别出与种子实体属于同一语义类别的实体。这种方法旨在克服MLLM在直接生成实体集合时可能存在的偏差和不一致性。

技术框架：整体流程如下：1) 输入种子实体集合和候选实体集合，每个实体都包含多模态信息；2) 使用MLLM生成候选实体的相关描述或特征表示；3) 使用LUSAR方法，基于MLLM的输出，对候选实体进行排序；4) 选择排名靠前的实体加入到扩展后的实体集合中。LUSAR是核心模块，负责将MLLM生成的局部得分转化为全局排名。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次将生成式MLLM应用于实体集合扩展任务；2) 提出了LUSAR列表排序方法，该方法能够有效利用MLLM的生成能力，并将其转化为准确的实体排名。LUSAR与现有方法的本质区别在于，它不是直接预测实体是否属于同一类别，而是通过排序的方式，更有效地利用了MLLM提供的上下文信息。

关键设计：LUSAR方法的关键设计在于其损失函数，该损失函数旨在优化候选实体在列表中的相对排名。具体来说，它可能采用pairwise ranking loss或listwise ranking loss，以鼓励模型将更相关的实体排在更前面。此外，MLLM的选择和prompt的设计也会影响最终的性能。论文可能还涉及一些超参数的调整，例如学习率、batch size等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的LUSAR方法显著提高了MLLM在MESE任务中的性能。具体数据未知，但摘要中明确指出LUSAR取得了“significant improvements”。该研究是首次将生成式MLLM应用于ESE任务，具有重要的探索意义和潜在的应用价值。实验结果表明，列表排序方法能够有效提升MLLM在实体集合扩展任务中的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商推荐、知识图谱构建、搜索引擎优化等领域。例如，在电商推荐中，可以利用少量种子商品扩展出更多相关的商品，从而提高推荐系统的覆盖率和准确性。在知识图谱构建中，可以自动扩展实体集合，丰富知识图谱的内容。在搜索引擎优化中，可以根据用户输入的少量关键词，扩展出更多相关的搜索结果。

📄 摘要（原文）

The rapid development of multimodal large language models (MLLMs) has brought significant improvements to a wide range of tasks in real-world applications. However, LLMs still exhibit certain limitations in extracting implicit semantic information. In this paper, we apply MLLMs to the Multi-modal Entity Set Expansion (MESE) task, which aims to expand a handful of seed entities with new entities belonging to the same semantic class, and multi-modal information is provided with each entity. We explore the capabilities of MLLMs to understand implicit semantic information at the entity-level granularity through the MESE task, introducing a listwise ranking method LUSAR that maps local scores to global rankings. Our LUSAR demonstrates significant improvements in MLLM's performance on the MESE task, marking the first use of generative MLLM for ESE tasks and extending the applicability of listwise ranking.