Stance-Driven Multimodal Controlled Statement Generation: New Dataset and Task
作者: Bingqian Wang, Quan Fang, Jiachen Sun, Xiaoxiao Ma
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-04-04
💡 一句话要点
提出StanceGen2024数据集与SDMG框架，用于多模态立场驱动的可控推文生成。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 立场检测 可控文本生成 社交媒体 政治语篇
📋 核心要点
- 现有数据集缺乏多模态内容和有效的上下文，尤其是在立场检测的背景下，限制了立场驱动内容生成的研究。
- 论文提出StanceGen2024数据集和SDMG框架，通过多模态特征融合和立场引导，实现推文的立场可控生成。
- 实验结果（具体数据未知）表明，该方法在语义一致性和立场控制方面有所提升，为后续研究奠定基础。
📝 摘要（中文）
本文定义并研究了一个新的问题：针对带有文本和图像的推文，进行立场驱动的可控内容生成，即给定一个多模态帖子（文本和图像/视频），模型生成一个立场可控的回复。为此，我们创建了多模态立场生成数据集（StanceGen2024），这是第一个专门为政治语篇中多模态立场可控文本生成而设计的资源。它包括2024年美国总统选举中的帖子和用户评论，包含文本、图像、视频和立场注释，用于探索多模态政治内容如何塑造立场表达。此外，我们提出了一个立场驱动的多模态生成（SDMG）框架，该框架集成了多模态特征的加权融合和立场引导，以提高语义一致性和立场控制。我们发布数据集和代码以供公众使用和进一步研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态（文本和图像/视频）输入下，如何生成特定立场的推文回复的问题。现有方法主要集中于纯文本，缺乏对多模态信息的有效利用，并且缺乏专门用于立场驱动多模态内容生成的数据集。这导致模型难以理解多模态上下文，无法准确控制生成文本的立场。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息（文本和图像/视频）来增强对上下文的理解，并通过立场引导机制来控制生成文本的立场。通过融合多模态特征，模型可以更好地捕捉输入帖子的语义信息，从而生成更符合特定立场的回复。
技术框架：论文提出了一个名为Stance-Driven Multimodal Generation (SDMG)的框架。该框架包含以下主要模块：1) 多模态特征提取模块，用于提取文本和图像/视频的特征；2) 多模态特征融合模块，采用加权融合的方式将不同模态的特征进行整合；3) 立场引导模块，利用立场信息来指导文本生成过程；4) 文本生成模块，基于融合后的多模态特征和立场信息，生成最终的推文回复。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个新的多模态立场生成数据集StanceGen2024，为相关研究提供了数据基础；2) 提出了SDMG框架，该框架能够有效地融合多模态特征，并利用立场信息来控制生成文本的立场。3) 采用了加权融合的方式，可以根据不同模态的重要性来调整其权重，从而提高模型的性能。
关键设计：关于具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，论文摘要中没有详细说明。但是，可以推测，多模态特征提取模块可能采用预训练的Transformer模型（如BERT、ViT）来提取特征。加权融合模块可能采用注意力机制来动态调整不同模态的权重。立场引导模块可能通过条件生成的方式，将立场信息作为输入来控制生成过程。损失函数可能包括交叉熵损失和立场分类损失，以保证生成文本的质量和立场准确性。具体的网络结构和参数设置需要在阅读完整论文后才能确定。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了首个多模态立场生成数据集StanceGen2024，包含2024年美国总统选举相关的文本、图像、视频和立场标注。提出的SDMG框架通过加权融合多模态特征和立场引导，在语义一致性和立场控制方面取得了提升（具体性能数据未知），为多模态立场驱动内容生成提供了一种新的解决方案。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于舆情分析、社交媒体内容生成、政治观点引导等领域。例如，可以帮助营销人员生成符合特定用户群体立场的广告文案，或者帮助政府机构生成针对特定社会问题的宣传内容。该研究还有助于理解多模态信息如何影响人们的立场表达，为构建更加理性、健康的社会舆论环境提供支持。
📄 摘要（原文）
Formulating statements that support diverse or controversial stances on specific topics is vital for platforms that enable user expression, reshape political discourse, and drive social critique and information dissemination. With the rise of Large Language Models (LLMs), controllable text generation towards specific stances has become a promising research area with applications in shaping public opinion and commercial marketing. However, current datasets often focus solely on pure texts, lacking multimodal content and effective context, particularly in the context of stance detection. In this paper, we formally define and study the new problem of stance-driven controllable content generation for tweets with text and images, where given a multimodal post (text and image/video), a model generates a stance-controlled response. To this end, we create the Multimodal Stance Generation Dataset (StanceGen2024), the first resource explicitly designed for multimodal stance-controllable text generation in political discourse. It includes posts and user comments from the 2024 U.S. presidential election, featuring text, images, videos, and stance annotations to explore how multimodal political content shapes stance expression. Furthermore, we propose a Stance-Driven Multimodal Generation (SDMG) framework that integrates weighted fusion of multimodal features and stance guidance to improve semantic consistency and stance control. We release the dataset and code (https://anonymous.4open.science/r/StanceGen-BE9D) for public use and further research.