Leveraging Context for Multimodal Fallacy Classification in Political Debates
作者: Alessio Pittiglio
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-07-21
备注: 12th Workshop on Argument Mining (ArgMining 2025) @ ACL 2025
期刊: In Proceedings of the 12th Argument mining Workshop (ArgMining 2025), pages 388-397, Vienna, Austria
DOI: 10.18653/v1/2025.argmining-1.39
💡 一句话要点
利用上下文信息，解决政治辩论中多模态谬误分类问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 谬误分类 政治辩论 Transformer模型 上下文建模
📋 核心要点
- 现有谬误分类方法缺乏对政治辩论上下文信息的有效利用，限制了分类精度。
- 论文提出利用预训练Transformer模型，并设计多种策略来有效整合上下文信息。
- 实验结果表明，该方法在多模态谬误分类任务中取得了有竞争力的结果，但多模态融合仍有提升空间。
📝 摘要（中文）
本文介绍了我们参加MM-ArgFallacy2025共享任务的提交方案，该任务旨在推进多模态论证挖掘领域的研究，重点关注政治辩论中的逻辑谬误。我们的方法使用预训练的Transformer模型，并提出了几种利用上下文信息的方式。在谬误分类子任务中，我们的模型实现了宏F1分数分别为：文本模态0.4444，音频模态0.3559，多模态0.4403。我们的多模态模型表现与仅使用文本的模型相当，表明仍有改进的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决政治辩论中多模态谬误分类的问题。现有方法可能无法充分利用辩论的上下文信息，导致分类准确率不高。此外，如何有效融合文本、音频等多种模态的信息也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的Transformer模型，结合上下文信息，提升谬误分类的准确率。通过预训练模型强大的表征能力，以及对上下文信息的有效建模，可以更好地识别辩论中的逻辑谬误。
技术框架：整体框架包括数据预处理、特征提取、模型训练和预测几个阶段。首先，对文本和音频数据进行预处理。然后，使用预训练的Transformer模型提取文本和音频特征。接着，将提取的特征进行融合，输入到分类器中进行训练。最后，使用训练好的模型对新的辩论数据进行谬误分类。
关键创新：论文的关键创新在于提出了几种利用上下文信息的方法，例如，将辩论的历史信息作为上下文输入到模型中，或者使用注意力机制来关注与当前论点相关的上下文信息。此外，论文还探索了不同的多模态融合策略，以更好地结合文本和音频特征。
关键设计：论文使用了预训练的BERT模型进行文本特征提取，并使用了预训练的语音模型进行音频特征提取。在多模态融合方面，论文尝试了不同的融合策略，例如，将文本和音频特征进行拼接，或者使用注意力机制来动态地调整不同模态的权重。损失函数使用了交叉熵损失函数，优化器使用了AdamW优化器。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在MM-ArgFallacy2025共享任务的谬误分类子任务中取得了有竞争力的结果。文本模态的宏F1分数为0.4444，多模态的宏F1分数为0.4403。虽然多模态模型与文本模型性能相当，但表明了该方法在多模态融合方面仍有提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于政治辩论分析、舆情监控、虚假信息检测等领域。通过自动识别辩论中的逻辑谬误，可以帮助人们更理性地参与讨论，提高信息辨别能力，从而促进健康的社会交流和决策。
📄 摘要（原文）
In this paper, we present our submission to the MM-ArgFallacy2025 shared task, which aims to advance research in multimodal argument mining, focusing on logical fallacies in political debates. Our approach uses pretrained Transformer-based models and proposes several ways to leverage context. In the fallacy classification subtask, our models achieved macro F1-scores of 0.4444 (text), 0.3559 (audio), and 0.4403 (multimodal). Our multimodal model showed performance comparable to the text-only model, suggesting potential for improvements.