Target-Augmented Shared Fusion-based Multimodal Sarcasm Explanation Generation

📄 arXiv: 2502.07391v1 📥 PDF

作者: Palaash Goel, Dushyant Singh Chauhan, Md Shad Akhtar

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-11

💡 一句话要点

提出TURBO模型，通过目标增强的共享融合机制提升多模态讽刺解释生成效果。

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

关键词: 多模态讽刺解释 目标增强 共享融合 自然语言生成 情感分析

📋 核心要点

  1. 现有MuSE模型忽略了讽刺目标的重要性，导致生成的解释缺乏针对性。
  2. TURBO模型通过共享融合机制，结合图像、文本和目标信息，学习讽刺的复杂性。
  3. 实验表明，TURBO模型在MORE+数据集上优于现有模型，平均提升3.3%。

📝 摘要（中文）

讽刺是一种语言现象，其内在目的是嘲笑目标（例如，实体、事件或人物）。多模态讽刺解释（MuSE）旨在利用自然语言解释来揭示讽刺帖子中隐含的反讽意味。现有的系统忽略了讽刺目标在生成解释中的重要性。本文提出了一种目标增强的共享融合讽刺解释模型，即TURBO。我们设计了一种新颖的共享融合机制，以利用图像及其标题之间的跨模态关系。TURBO假设讽刺的目标，并指导多模态共享融合机制学习用于解释的预期反讽的复杂性。我们在MORE+数据集上评估了我们提出的TURBO模型。与多个基线和最先进模型的比较表明，TURBO的性能平均提高了+3.3%。此外，我们探索了LLM在零样本和一次样本设置中对我们任务的应用，并观察到LLM生成的解释虽然出色，但通常无法捕捉到讽刺的关键细微之处。此外，我们通过对TURBO生成的解释进行广泛的人工评估来补充我们的研究，发现它们比其他系统更好。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态讽刺解释生成模型在生成解释时，往往忽略了讽刺的目标，导致生成的解释不够准确和具有针对性。这些模型没有充分利用讽刺目标所提供的上下文信息，从而难以捕捉到讽刺的真正含义。

核心思路：TURBO模型的核心思路是利用讽刺的目标来指导多模态信息的融合，从而更准确地理解讽刺的含义并生成更具针对性的解释。通过将目标信息融入到模型的学习过程中，可以使模型更加关注与目标相关的特征，从而更好地捕捉到讽刺的细微之处。

技术框架：TURBO模型采用共享融合机制，其整体架构包含以下主要模块：1) 图像编码器：用于提取图像的视觉特征。2) 文本编码器：用于提取文本的语义特征。3) 目标编码器：用于编码讽刺目标的信息。4) 共享融合模块：将图像、文本和目标特征进行融合，学习跨模态的交互关系。5) 解码器：根据融合后的特征生成讽刺的解释。

关键创新：TURBO模型最重要的技术创新点在于其目标增强的共享融合机制。该机制能够有效地将讽刺目标的信息融入到多模态特征的融合过程中，从而提高模型对讽刺的理解能力。与现有方法相比，TURBO模型能够更好地捕捉到讽刺的细微之处，并生成更具针对性的解释。

关键设计：在TURBO模型中，目标编码器可以使用预训练的语言模型（如BERT）来编码目标信息。共享融合模块可以使用注意力机制来学习不同模态之间的交互关系。解码器可以使用循环神经网络（如LSTM）或Transformer来生成解释。损失函数可以采用交叉熵损失函数，用于衡量生成解释与真实解释之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TURBO模型在MORE+数据集上取得了显著的性能提升，相较于现有最佳模型，平均提升了3.3%。人工评估结果表明，TURBO生成的解释在准确性和相关性方面均优于其他模型，更符合人类的理解。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容理解、情感分析、智能客服等领域。通过准确识别和解释讽刺言论，可以帮助人们更好地理解社交媒体上的信息，提高人机交互的自然性和准确性，并为企业提供更精准的舆情分析。

📄 摘要（原文）

Sarcasm is a linguistic phenomenon that intends to ridicule a target (e.g., entity, event, or person) in an inherent way. Multimodal Sarcasm Explanation (MuSE) aims at revealing the intended irony in a sarcastic post using a natural language explanation. Though important, existing systems overlooked the significance of the target of sarcasm in generating explanations. In this paper, we propose a Target-aUgmented shaRed fusion-Based sarcasm explanatiOn model, aka. TURBO. We design a novel shared-fusion mechanism to leverage the inter-modality relationships between an image and its caption. TURBO assumes the target of the sarcasm and guides the multimodal shared fusion mechanism in learning intricacies of the intended irony for explanations. We evaluate our proposed TURBO model on the MORE+ dataset. Comparison against multiple baselines and state-of-the-art models signifies the performance improvement of TURBO by an average margin of $+3.3\%$. Moreover, we explore LLMs in zero and one-shot settings for our task and observe that LLM-generated explanation, though remarkable, often fails to capture the critical nuances of the sarcasm. Furthermore, we supplement our study with extensive human evaluation on TURBO's generated explanations and find them out to be comparatively better than other systems.