Can Large Language Models Help Multimodal Language Analysis? MMLA: A Comprehensive Benchmark

📄 arXiv: 2504.16427v2 📥 PDF

作者: Hanlei Zhang, Zhuohang Li, Yeshuang Zhu, Hua Xu, Peiwu Wang, Haige Zhu, Jie Zhou, Jinchao Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-04-23 (更新: 2025-04-24)

备注: 23 pages, 5 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MMLA基准，评估多模态大语言模型在多模态语言理解中的认知语义能力。

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

关键词: 多模态语言分析 大语言模型 基准测试 认知语义 多模态理解 人机交互 情感计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态语言分析中，缺乏对认知层面语义的深入理解和评估。
  2. MMLA基准旨在通过涵盖多种模态和语义维度的综合数据集，评估MLLM的认知语义理解能力。
  3. 实验结果表明，现有MLLM在理解复杂人类语言方面存在局限性，为未来研究提供了方向。

📝 摘要（中文）

多模态语言分析是一个快速发展的领域，它利用多种模态来增强对人类会话中高层语义的理解。尽管其重要性日益凸显，但鲜有研究调查多模态大语言模型(MLLM)理解认知层面语义的能力。本文提出了MMLA，一个全面的基准，专门用于填补这一空白。MMLA包含超过6.1万个多模态话语，这些话语来自舞台化和真实世界的场景，涵盖了多模态语义的六个核心维度：意图、情感、对话行为、情感倾向、说话风格和沟通行为。我们使用零样本推理、监督微调和指令调优三种方法评估了八个主流的LLM和MLLM分支。大量的实验表明，即使是经过微调的模型也只能达到约60%~70%的准确率，这突显了当前MLLM在理解复杂人类语言方面的局限性。我们相信MMLA将为探索大型语言模型在多模态语言分析中的潜力奠定坚实的基础，并为推进该领域提供宝贵的资源。数据集和代码已在https://github.com/thuiar/MMLA上开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态语言分析领域中，现有方法对认知层面语义理解不足的问题。现有的多模态语言分析方法，尤其是MLLM，在理解人类语言中蕴含的深层意图、情感、对话行为等认知语义方面存在明显的局限性，缺乏一个全面、细致的评估基准来衡量其能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的多模态语言分析基准MMLA，该基准包含来自不同场景的大量多模态话语，并覆盖了多模态语义的多个核心维度。通过在MMLA上评估现有MLLM的性能，可以更清晰地了解它们在认知语义理解方面的优势和不足，从而指导未来的研究方向。

技术框架：MMLA基准主要包含以下几个部分：1) 数据收集：从舞台化和真实世界的场景中收集多模态话语数据。2) 语义标注：对收集到的数据进行多维度的语义标注，包括意图、情感、对话行为、情感倾向、说话风格和沟通行为等。3) 模型评估：使用零样本推理、监督微调和指令调优等方法，在MMLA上评估现有LLM和MLLM的性能。4) 结果分析：对实验结果进行深入分析，揭示现有模型在不同语义维度上的表现差异。

关键创新：MMLA的关键创新在于其全面性和细致性。它不仅包含了大量来自不同场景的多模态话语数据，而且覆盖了多模态语义的多个核心维度。此外，MMLA还提供了多种评估方法，可以更全面地评估MLLM在认知语义理解方面的能力。与现有数据集相比，MMLA更注重认知层面的语义理解，而非简单的视觉或听觉特征识别。

关键设计：MMLA的数据集包含超过6.1万个多模态话语，涵盖了意图、情感、对话行为、情感倾向、说话风格和沟通行为六个核心维度。评估方法包括零样本推理、监督微调和指令调优。论文中没有明确提及特定的损失函数或网络结构设计，而是侧重于使用现有的LLM和MLLM进行评估，并分析其在MMLA上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使经过微调，现有MLLM在MMLA基准上的准确率也仅为60%~70%，这表明当前MLLM在理解复杂人类语言方面存在显著的局限性。这一发现强调了未来研究需要更加关注MLLM在认知语义理解方面的能力提升，为后续研究提供了明确的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能对话系统、情感计算、人机交互等领域。通过提升MLLM对多模态语义的理解能力，可以构建更自然、更智能的人工智能应用，例如更懂用户意图的智能客服、能识别用户情感的虚拟助手等。未来，该研究有望推动人机交互向更深层次的认知理解发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal language analysis is a rapidly evolving field that leverages multiple modalities to enhance the understanding of high-level semantics underlying human conversational utterances. Despite its significance, little research has investigated the capability of multimodal large language models (MLLMs) to comprehend cognitive-level semantics. In this paper, we introduce MMLA, a comprehensive benchmark specifically designed to address this gap. MMLA comprises over 61K multimodal utterances drawn from both staged and real-world scenarios, covering six core dimensions of multimodal semantics: intent, emotion, dialogue act, sentiment, speaking style, and communication behavior. We evaluate eight mainstream branches of LLMs and MLLMs using three methods: zero-shot inference, supervised fine-tuning, and instruction tuning. Extensive experiments reveal that even fine-tuned models achieve only about 60%~70% accuracy, underscoring the limitations of current MLLMs in understanding complex human language. We believe that MMLA will serve as a solid foundation for exploring the potential of large language models in multimodal language analysis and provide valuable resources to advance this field. The datasets and code are open-sourced at https://github.com/thuiar/MMLA.