On VLMs for Diverse Tasks in Multimodal Meme Classification

📄 arXiv: 2505.20937v1 📥 PDF

作者: Deepesh Gavit, Debajyoti Mazumder, Samiran Das, Jasabanta Patro

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-27

备注: 16 pages

💡 一句话要点

提出结合视觉语言模型与语言模型的新方法，提升多模态Meme分类任务性能。

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

关键词: 多模态学习 视觉语言模型 语言模型 Meme分类 LoRA微调

📋 核心要点

  1. 现有Meme分类方法难以有效融合图像和文本信息，对复杂语义的理解不足。
  2. 利用VLM理解图像内容，生成文本描述，再用LLM学习这些描述，提升文本理解能力。
  3. 实验表明，该方法在讽刺、冒犯和情感分类任务上均有显著提升，最高提升达26.24%。

📝 摘要（中文）

本文针对不同的Meme分类任务，对视觉语言模型（VLM）进行了全面而系统的分析。我们提出了一种新颖的方法，该方法基于VLM生成对Meme图像的理解，并对LLM进行微调，使其能够更好地理解嵌入的Meme文本，从而提高性能。我们的贡献有三方面：（1）针对每个子任务，使用不同的提示策略对VLM进行基准测试；（2）评估LoRA微调在所有VLM组件上的性能增益；（3）提出一种新方法，其中由VLM生成的详细Meme解释用于训练较小的语言模型（LLM），从而显著提高分类性能。结合VLM和LLM的策略使讽刺、冒犯和情感分类的基线性能分别提高了8.34％，3.52％和26.24％。我们的结果揭示了VLM的优势和局限性，并提出了一种新颖的Meme理解策略。

🔬 方法详解

问题定义：Meme分类任务需要理解图像和文本的多模态信息，现有方法在处理复杂语义和模态融合方面存在不足。痛点在于如何有效利用视觉信息增强文本理解，从而提升分类精度。

核心思路：核心思路是利用VLM强大的视觉理解能力，将图像信息转化为文本描述，作为LLM的补充输入，从而增强LLM对Meme整体语义的理解。通过VLM和LLM的协同工作，实现更准确的Meme分类。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) VLM图像理解阶段：使用VLM对Meme图像进行分析，生成详细的文本描述，捕捉图像中的关键信息。2) LLM文本分类阶段：将原始Meme文本和VLM生成的图像描述作为LLM的输入，利用LLM进行分类。可以使用LoRA等技术对VLM和LLM进行微调，以适应特定任务。

关键创新：关键创新在于将VLM生成的图像描述作为LLM的辅助信息，实现了视觉信息对文本理解的增强。这种方法避免了直接进行复杂的跨模态特征融合，而是利用VLM作为桥梁，将视觉信息转化为LLM易于处理的文本信息。

关键设计：在VLM阶段，可以使用不同的prompting策略，引导VLM生成更符合任务需求的图像描述。在LLM阶段，可以尝试不同的LLM架构和微调策略，例如LoRA微调VLM和LLM的各个组件。损失函数可以使用交叉熵损失等常用的分类损失函数。具体参数设置需要根据数据集和任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的VLM+LLM方法在三个Meme分类任务上均取得了显著提升。在讽刺分类任务上提升了8.34%，在冒犯分类任务上提升了3.52%，在情感分类任务上提升了高达26.24%。这些结果验证了该方法在Meme理解方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容审核、舆情分析、情感识别等领域。通过更准确地理解Meme的含义，可以有效过滤不良信息，提升用户体验，并为舆情分析提供更可靠的数据支持。未来，该方法可以扩展到其他多模态内容理解任务中。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present a comprehensive and systematic analysis of vision-language models (VLMs) for disparate meme classification tasks. We introduced a novel approach that generates a VLM-based understanding of meme images and fine-tunes the LLMs on textual understanding of the embedded meme text for improving the performance. Our contributions are threefold: (1) Benchmarking VLMs with diverse prompting strategies purposely to each sub-task; (2) Evaluating LoRA fine-tuning across all VLM components to assess performance gains; and (3) Proposing a novel approach where detailed meme interpretations generated by VLMs are used to train smaller language models (LLMs), significantly improving classification. The strategy of combining VLMs with LLMs improved the baseline performance by 8.34%, 3.52% and 26.24% for sarcasm, offensive and sentiment classification, respectively. Our results reveal the strengths and limitations of VLMs and present a novel strategy for meme understanding.