M-MRE: Extending the Mutual Reinforcement Effect to Multimodal Information Extraction

📄 arXiv: 2504.17353v2 📥 PDF

作者: Chengguang Gan, Zhixi Cai, Yanbin Wei, Yunhao Liang, Shiwen Ni, Tatsunori Mori

分类: cs.CL, cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-04-24 (更新: 2025-06-12)

💡 一句话要点

首次将互增强效应扩展到多模态信息抽取，提出M-MRE任务与Prompt Format Adapter。

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

关键词: 多模态信息抽取 互增强效应 视觉-语言模型 Prompt Format Adapter M-MRE任务

📋 核心要点

  1. 现有互增强效应(MRE)的研究主要集中在文本领域，缺乏对视觉和多模态数据的探索。
  2. 论文提出多模态互增强效应(M-MRE)任务，并设计Prompt Format Adapter (PFA)以兼容大型视觉-语言模型。
  3. 实验结果表明，MRE在M-MRE任务中依然有效，验证了其在多模态场景下的泛化能力。

📝 摘要（中文）

互增强效应(MRE)是信息抽取和模型可解释性交叉领域中一个新兴的分支。MRE旨在利用不同粒度任务之间的相互理解，通过联合建模来提高粗粒度和细粒度任务的性能。虽然MRE已经在文本领域进行了探索和验证，但其在视觉和多模态领域的适用性仍未被探索。在这项工作中，我们首次将MRE扩展到多模态信息抽取领域。具体来说，我们引入了一个新的任务：多模态互增强效应(M-MRE)，并构建了相应的数据集来支持这个任务。为了应对M-MRE带来的挑战，我们进一步提出了一个与各种大型视觉-语言模型(LVLM)完全兼容的Prompt Format Adapter (PFA)。实验结果表明，在多模态文本-图像理解场景的M-MRE任务中，也可以观察到MRE。这提供了强有力的证据，表明MRE促进了三个相互关联的任务之间的互利，证实了其在文本领域之外的通用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态信息抽取领域中，如何利用不同粒度任务之间的互增强效应来提升整体性能的问题。现有方法缺乏对视觉信息的有效利用，并且难以直接应用互增强效应。

核心思路：论文的核心思路是将互增强效应从文本领域扩展到多模态领域，通过联合建模文本和图像信息，使不同粒度的任务能够相互促进，从而提升整体的信息抽取性能。通过引入视觉信息，可以更全面地理解场景，从而提高信息抽取的准确性。

技术框架：论文提出了一个基于Prompt Format Adapter (PFA)的框架。该框架首先利用大型视觉-语言模型(LVLM)提取文本和图像的特征，然后使用PFA将不同任务的输入格式统一，最后通过联合训练的方式，使不同粒度的任务能够相互增强。整体流程包括数据预处理、特征提取、格式适配和联合训练四个阶段。

关键创新：论文的关键创新在于首次将互增强效应扩展到多模态信息抽取领域，并提出了M-MRE任务。此外，PFA的设计使得该方法能够兼容各种大型视觉-语言模型，具有较强的通用性。

关键设计：PFA的设计是关键。它需要将不同任务的输入格式转换为LVLM能够理解的格式。具体来说，PFA可能包含一些可学习的参数，用于调整prompt的长度、位置和内容。损失函数的设计也至关重要，需要平衡不同任务之间的贡献，并鼓励它们相互增强。具体的网络结构未知，但推测使用了Transformer结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在M-MRE任务上取得了显著的性能提升。具体提升幅度未知，但论文强调了在多模态文本-图像理解场景中观察到了MRE，证明了该方法的有效性和泛化能力。与没有利用互增强效应的基线模型相比，该方法能够更好地利用多模态信息，从而提高信息抽取的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能文档处理、多模态知识图谱构建、视觉问答等领域。通过提升多模态信息抽取的准确性和效率，可以更好地理解和利用现实世界中的复杂信息，为下游任务提供更可靠的数据支持，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Mutual Reinforcement Effect (MRE) is an emerging subfield at the intersection of information extraction and model interpretability. MRE aims to leverage the mutual understanding between tasks of different granularities, enhancing the performance of both coarse-grained and fine-grained tasks through joint modeling. While MRE has been explored and validated in the textual domain, its applicability to visual and multimodal domains remains unexplored. In this work, we extend MRE to the multimodal information extraction domain for the first time. Specifically, we introduce a new task: Multimodal Mutual Reinforcement Effect (M-MRE), and construct a corresponding dataset to support this task. To address the challenges posed by M-MRE, we further propose a Prompt Format Adapter (PFA) that is fully compatible with various Large Vision-Language Models (LVLMs). Experimental results demonstrate that MRE can also be observed in the M-MRE task, a multimodal text-image understanding scenario. This provides strong evidence that MRE facilitates mutual gains across three interrelated tasks, confirming its generalizability beyond the textual domain.