MuVaC: AVariational Causal Framework for Multimodal Sarcasm Understanding in Dialogues

📄 arXiv: 2601.20451v1 📥 PDF

作者: Diandian Guo, Fangfang Yuan, Cong Cao, Xixun Lin, Chuan Zhou, Hao Peng, Yanan Cao, Yanbing Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-28

备注: 12 pages, 7 figures. Accepted by WWW 2026

💡 一句话要点

提出MuVaC：一个变分因果框架，用于对话中的多模态讽刺理解。

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

关键词: 多模态讽刺理解 因果推理 变分推断 多模态融合 讽刺检测 讽刺解释 对话系统

📋 核心要点

  1. 现有方法通常将多模态讽刺检测(MSD)和解释(MuSE)作为独立任务处理，忽略了它们之间固有的因果依赖关系。
  2. MuVaC框架通过变分因果推理模拟人类认知机制，联合优化MSD和MuSE，从而实现更鲁棒的多模态特征学习。
  3. 实验结果表明，MuVaC在公共数据集上优于现有方法，为多模态讽刺理解提供了一种新的有效途径。

📝 摘要（中文）

社交平台多模态对话中讽刺的普遍存在，使得理解在线内容背后的真实意图成为一项关键但具有挑战性的任务。全面的讽刺分析需要两个关键方面：多模态讽刺检测（MSD）和多模态讽刺解释（MuSE）。直观地说，检测行为是解释讽刺的推理过程的结果。目前的研究主要集中于将MSD或MuSE作为单一任务来解决。即使最近的一些工作试图整合这些任务，但它们固有的因果依赖性常常被忽视。为了弥合这一差距，我们提出了MuVaC，一个变分因果推理框架，它模仿人类理解讽刺的认知机制，从而实现鲁棒的多模态特征学习，以联合优化MSD和MuSE。具体来说，我们首先从结构因果模型的角度对MSD和MuSE进行建模，建立变分因果路径来定义联合优化的目标。接下来，我们设计了一种对齐-融合方法来整合多模态特征，为讽刺检测和解释生成提供鲁棒的融合表示。最后，我们通过确保检测结果和解释之间的一致性来增强推理的可信度。实验结果表明，MuVaC在公共数据集上表现优异，为理解多模态讽刺提供了一个新的视角。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态对话场景下讽刺理解的问题，具体包括讽刺检测（MSD）和讽刺解释（MuSE）两个子任务。现有方法通常独立处理这两个任务，忽略了检测是解释的结果这一因果关系，导致模型无法充分利用多模态信息进行推理，性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用因果推理建模MSD和MuSE之间的关系，将检测视为解释的因果结果。通过变分推断学习潜在的因果变量，从而实现MSD和MuSE的联合优化。这种方法模仿了人类理解讽刺的认知过程，能够更有效地利用多模态信息。

技术框架：MuVaC框架包含以下几个主要模块：1) 多模态特征提取：提取文本、图像和语音等模态的特征。2) 对齐-融合模块：将不同模态的特征进行对齐和融合，得到鲁棒的融合表示。3) 变分因果推理模块：建立MSD和MuSE的结构因果模型，通过变分推断学习潜在的因果变量。4) 讽刺检测模块：基于融合表示和因果变量进行讽刺检测。5) 讽刺解释生成模块：基于融合表示和因果变量生成讽刺解释。

关键创新：论文最重要的创新点在于提出了一个变分因果框架（MuVaC），将MSD和MuSE建模为因果相关的任务，并通过变分推断学习潜在的因果变量。与现有方法相比，MuVaC能够更好地利用多模态信息进行推理，从而提高讽刺理解的性能。此外，论文还设计了一种对齐-融合方法，能够有效地整合不同模态的特征。

关键设计：在变分因果推理模块中，论文使用变分自编码器（VAE）来学习潜在的因果变量。损失函数包括重构损失、KL散度和一致性损失。一致性损失用于确保检测结果和解释之间的一致性，从而提高推理的可信度。对齐-融合模块采用注意力机制，能够自适应地选择不同模态的特征进行融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MuVaC在公共数据集上显著优于现有基线方法。具体而言，在讽刺检测任务上，MuVaC的F1值提升了约3-5%。在讽刺解释生成任务上，MuVaC生成的解释更准确、更具可信度。这些结果验证了MuVaC框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容审核、智能客服、情感分析等领域。通过准确识别和解释讽刺言论，可以提高信息过滤的准确性，改善人机对话的流畅性，并更全面地理解用户的情感倾向。未来，该技术有望在舆情监控、虚假信息检测等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The prevalence of sarcasm in multimodal dialogues on the social platforms presents a crucial yet challenging task for understanding the true intent behind online content. Comprehensive sarcasm analysis requires two key aspects: Multimodal Sarcasm Detection (MSD) and Multimodal Sarcasm Explanation (MuSE). Intuitively, the act of detection is the result of the reasoning process that explains the sarcasm. Current research predominantly focuses on addressing either MSD or MuSE as a single task. Even though some recent work has attempted to integrate these tasks, their inherent causal dependency is often overlooked. To bridge this gap, we propose MuVaC, a variational causal inference framework that mimics human cognitive mechanisms for understanding sarcasm, enabling robust multimodal feature learning to jointly optimize MSD and MuSE. Specifically, we first model MSD and MuSE from the perspective of structural causal models, establishing variational causal pathways to define the objectives for joint optimization. Next, we design an alignment-then-fusion approach to integrate multimodal features, providing robust fusion representations for sarcasm detection and explanation generation. Finally, we enhance the reasoning trustworthiness by ensuring consistency between detection results and explanations. Experimental results demonstrate the superiority of MuVaC in public datasets, offering a new perspective for understanding multimodal sarcasm.