ViSP: A PPO-Driven Framework for Sarcasm Generation with Contrastive Learning

📄 arXiv: 2507.09482v1 📥 PDF

作者: Changli Wang, Rui Wu, Fang Yin

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-07-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ViSP框架，结合PPO和对比学习，用于生成高质量多模态讽刺文本。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 讽刺生成 多模态学习 近端策略优化 对比学习 文本生成 图像文本对齐

📋 核心要点

  1. 现有讽刺生成方法过度依赖文本信息，忽略了视觉信息的重要性，并且现有数据集图像内容与讽刺意图存在不匹配。
  2. 论文提出ViSP框架，利用PPO算法根据奖励分数引导讽刺文本生成，并通过对比学习鼓励模型生成更高质量的讽刺文本。
  3. 实验结果表明，ViSP框架在多个指标上优于现有基线方法，包括大型语言模型，并且生成的文本具有更高的讽刺分数和事实不符。

📝 摘要（中文）

人类情感复杂，讽刺是一种微妙而独特的表达形式。尽管讽刺研究取得了一些进展，但讽刺生成仍未得到充分探索，这主要是由于过度依赖文本模态，忽视视觉线索，以及现有数据集中图像内容与讽刺意图不匹配。本文介绍了一个多模态讽刺生成数据集M2SaG，包含4,970个样本，每个样本包含图像、讽刺文本和讽刺目标。为了评估M2SaG，我们提出了ViSP，一个集成了近端策略优化（PPO）和对比学习的生成框架。PPO利用DIP的奖励分数来引导讽刺文本的生成，而对比学习鼓励模型偏向于具有更高奖励分数的输出。这些策略提高了整体生成质量，并产生了具有更明显讽刺意图的文本。我们在五个指标集上评估了ViSP，发现它超过了所有基线，包括大型语言模型，突显了它们在讽刺生成方面的局限性。此外，我们分析了M2SaG和ViSP生成的文本的讽刺分数和事实不符的分布。生成的文本表现出更高的平均讽刺分数（0.898 vs. 0.770）和事实不符（0.768 vs. 0.739），表明ViSP产生比原始数据集更高质量的讽刺内容。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态讽刺文本生成问题。现有方法主要依赖文本信息，忽略图像等视觉信息，导致生成的讽刺文本质量不高，与图像内容关联性弱。此外，现有数据集的图像内容与讽刺意图之间存在不匹配，限制了模型的学习效果。

核心思路：论文的核心思路是利用近端策略优化（PPO）算法，结合对比学习，引导模型生成高质量的讽刺文本。PPO算法通过奖励分数来指导生成过程，鼓励模型生成更符合讽刺意图的文本。对比学习则用于区分不同质量的生成文本，使模型偏向于生成具有更高奖励分数的文本。

技术框架：ViSP框架主要包含以下几个模块：1) 多模态编码器：用于提取图像和文本的特征表示。2) 讽刺文本生成器：基于编码后的特征生成讽刺文本。3) 奖励模型（DIP）：用于评估生成文本的讽刺程度，并给出奖励分数。4) PPO优化器：根据奖励分数调整生成器的参数，使其生成更高质量的讽刺文本。5) 对比学习模块：通过对比不同质量的生成文本，增强模型对讽刺意图的理解。

关键创新：论文的关键创新在于将PPO算法和对比学习相结合，用于多模态讽刺文本生成。PPO算法能够有效地利用奖励信号来指导生成过程，而对比学习则能够增强模型对讽刺意图的理解。这种结合使得ViSP框架能够生成更高质量、更符合图像内容的讽刺文本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 奖励模型DIP的设计，用于准确评估生成文本的讽刺程度。2) 对比学习的损失函数设计，用于区分不同质量的生成文本。3) PPO算法的参数设置，例如学习率、折扣因子等。4) 多模态编码器的选择，例如使用预训练的视觉和语言模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ViSP框架在M2SaG数据集上取得了显著的性能提升。与现有基线方法相比，ViSP框架在多个指标上都取得了最佳结果，包括BLEU、ROUGE和METEOR等。此外，ViSP生成的文本具有更高的平均讽刺分数（0.898 vs. 0.770）和事实不符（0.768 vs. 0.739），表明ViSP能够生成更高质量的讽刺内容。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容生成、智能客服、娱乐机器人等领域。例如，可以利用该技术自动生成具有讽刺意味的评论或回复，增加互动性和趣味性。此外，该技术还可以用于生成对抗性样本，提高模型的鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Human emotions are complex, with sarcasm being a subtle and distinctive form. Despite progress in sarcasm research, sarcasm generation remains underexplored, primarily due to the overreliance on textual modalities and the neglect of visual cues, as well as the mismatch between image content and sarcastic intent in existing datasets. In this paper, we introduce M2SaG, a multimodal sarcasm generation dataset with 4,970 samples, each containing an image, a sarcastic text, and a sarcasm target. To benchmark M2SaG, we propose ViSP, a generation framework that integrates Proximal Policy Optimization (PPO) and contrastive learning. PPO utilizes reward scores from DIP to steer the generation of sarcastic texts, while contrastive learning encourages the model to favor outputs with higher reward scores. These strategies improve overall generation quality and produce texts with more pronounced sarcastic intent. We evaluate ViSP across five metric sets and find it surpasses all baselines, including large language models, underscoring their limitations in sarcasm generation. Furthermore, we analyze the distributions of Sarcasm Scores and Factual Incongruity for both M2SaG and the texts generated by ViSP. The generated texts exhibit higher mean Sarcasm Scores (0.898 vs. 0.770) and Factual Incongruity (0.768 vs. 0.739), demonstrating that ViSP produces higher-quality sarcastic content than the original dataset. % The dataset and code will be publicly available. Our dataset and code will be released at \textit{https://github.com/wclapply/ViSP}.