Don't Learn, Ground: A Case for Natural Language Inference with Visual Grounding
作者: Daniil Ignatev, Ayman Santeer, Albert Gatt, Denis Paperno
分类: cs.CL
发布日期: 2025-11-21
💡 一句话要点
提出一种基于视觉 grounding 的零样本自然语言推理方法，提升模型鲁棒性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自然语言推理 视觉Grounding 零样本学习 多模态学习 文本到图像 鲁棒性 对抗样本
📋 核心要点
- 现有NLI模型易受文本偏差和表面启发式的影响，缺乏对深层语义的理解。
- 该论文提出利用文本到图像模型将文本前提转化为视觉表示，并通过视觉信息进行推理。
- 实验表明，该方法在零样本NLI任务上表现出色，并对对抗性数据集具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种零样本自然语言推理（NLI）方法，该方法通过将语言 grounding 到视觉上下文中来利用多模态表示。我们的方法使用文本到图像模型生成前提的视觉表示，并通过将这些表示与文本假设进行比较来执行推理。我们评估了两种推理技术：余弦相似度和视觉问答。我们的方法在没有特定任务微调的情况下实现了高精度，证明了其对文本偏差和表面启发式的鲁棒性。此外，我们设计了一个受控的对抗性数据集来验证我们方法的鲁棒性。我们的研究结果表明，利用视觉模态作为意义表示为鲁棒的自然语言理解提供了一个有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有的自然语言推理（NLI）模型，尤其是那些依赖于纯文本输入的模型，容易受到文本偏差和表面启发式的影响。这意味着模型可能会根据文本的表面特征（例如关键词共现）做出预测，而不是真正理解文本的语义。这导致模型在面对对抗性样本或领域迁移时表现不佳。因此，需要一种更鲁棒的NLI方法，能够更好地捕捉文本的深层语义。
核心思路：本文的核心思路是将文本 grounding 到视觉上下文中。具体来说，就是将文本前提转化为视觉表示，然后通过比较视觉表示和文本假设来进行推理。这种方法的假设是，视觉信息可以提供额外的语义约束，帮助模型更好地理解文本的含义，从而减少对文本偏差和表面启发式的依赖。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：视觉表示生成和推理。首先，使用文本到图像模型（例如 Stable Diffusion）将文本前提转化为视觉表示。然后，使用两种不同的推理技术将视觉表示与文本假设进行比较：余弦相似度和视觉问答。对于余弦相似度，首先将视觉表示和文本假设都编码为向量，然后计算它们之间的余弦相似度。对于视觉问答，将文本假设转化为一个问题，然后使用视觉问答模型来回答这个问题。答案用于确定文本假设是否成立。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用视觉模态作为意义表示来进行自然语言推理。与传统的纯文本NLI方法相比，该方法能够更好地捕捉文本的深层语义，从而提高模型的鲁棒性。此外，该方法是一种零样本方法，不需要对特定任务进行微调，这使得该方法更具通用性。
关键设计：在视觉表示生成阶段，使用了预训练的 Stable Diffusion 模型。在推理阶段，使用了预训练的视觉问答模型。对于余弦相似度，使用了预训练的文本编码器来将文本假设编码为向量。关键参数包括文本到图像模型的采样策略，视觉问答模型的选择，以及文本编码器的选择。损失函数主要体现在预训练模型本身的训练目标上，该论文没有引入额外的损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在零样本NLI任务上取得了显著成果，无需特定任务的微调即可达到高精度。在对抗性数据集上的实验表明，该方法对文本偏差和表面启发式具有很强的鲁棒性。与传统的纯文本NLI模型相比，该方法能够更好地泛化到新的领域和任务。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要鲁棒自然语言理解的场景，例如智能客服、信息检索、机器翻译等。通过引入视觉 grounding，可以提高模型在复杂或歧义性文本环境下的表现，减少错误判断，提升用户体验。未来，该方法还可以扩展到其他模态，例如音频或视频，以实现更全面的多模态理解。
📄 摘要（原文）
We propose a zero-shot method for Natural Language Inference (NLI) that leverages multimodal representations by grounding language in visual contexts. Our approach generates visual representations of premises using text-to-image models and performs inference by comparing these representations with textual hypotheses. We evaluate two inference techniques: cosine similarity and visual question answering. Our method achieves high accuracy without task-specific fine-tuning, demonstrating robustness against textual biases and surface heuristics. Additionally, we design a controlled adversarial dataset to validate the robustness of our approach. Our findings suggest that leveraging visual modality as a meaning representation provides a promising direction for robust natural language understanding.