"I See What You Did There": Can Large Vision-Language Models Understand Multimodal Puns?

📄 arXiv: 2604.05930v1 📥 PDF

作者: Naen Xu, Jiayi Sheng, Changjiang Li, Chunyi Zhou, Yuyuan Li, Tianyu Du, Jun Wang, Zhihui Fu, Jinbao Li, Shouling Ji

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-07

备注: ACL 2026 Main

💡 一句话要点

提出MultiPun数据集，并探索视觉-语言模型在多模态双关语理解上的能力。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态双关语 视觉-语言模型 数据集构建 幽默理解 跨模态推理

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型缺乏对多模态双关语的系统性研究和评估，缺少高质量的评测基准。
  2. 论文提出多模态双关语生成流程，构建包含双关语和干扰项的MultiPun数据集。
  3. 通过提示和模型层面的策略，提升模型对双关语的理解能力，F1分数平均提升16.5%。

📝 摘要（中文）

双关语是一种常见的修辞手法，它利用多义性和语音相似性来创造幽默感。在多模态双关语中，视觉和文本元素协同作用，同时呈现字面意义并唤起引申含义。尽管视觉-语言模型（VLM）被广泛应用于多模态理解和生成，但由于缺乏严格的基准测试，其理解双关语的能力尚未得到系统研究。为了解决这个问题，我们首先提出了一个多模态双关语生成流程。然后，我们引入了MultiPun，一个包含各种类型双关语以及对抗性非双关语干扰项的数据集。我们的评估表明，大多数模型难以区分真正的双关语和这些干扰项。此外，我们提出了提示级别和模型级别的策略来增强双关语理解，F1分数平均提高了16.5%。我们的研究结果为开发能够通过跨模态推理掌握类人幽默的未来VLM提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型（VLM）在理解多模态双关语方面的不足。现有的VLM在多模态理解方面取得了显著进展，但由于缺乏专门针对双关语的基准数据集，以及双关语本身所具有的复杂语义和跨模态关联性，导致VLM难以准确识别和理解双关语的幽默之处。现有的方法缺乏对双关语的细粒度理解和推理能力。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含真实双关语和对抗性非双关语的数据集（MultiPun），来系统地评估和提升VLM对双关语的理解能力。同时，通过设计prompt-level和model-level的策略，引导模型更好地捕捉双关语中的语义关联和跨模态信息。

技术框架：论文的技术框架主要包含三个部分：1) 多模态双关语生成流程，用于生成MultiPun数据集；2) MultiPun数据集，包含多种类型的双关语和对抗性干扰项；3) 提升双关语理解能力的prompt-level和model-level策略。数据集用于评估现有模型的性能，并作为训练数据来提升模型。prompt-level策略通过优化输入提示来引导模型关注关键信息，model-level策略则通过调整模型结构或训练方式来增强模型的理解能力。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个多模态双关语生成流程，能够自动生成高质量的双关语；2) 构建了MultiPun数据集，该数据集包含多种类型的双关语和对抗性干扰项，为评估VLM的双关语理解能力提供了一个新的基准；3) 提出了prompt-level和model-level策略，能够有效提升VLM对双关语的理解能力。

关键设计：在数据集构建方面，论文设计了多种类型的双关语，并引入了对抗性干扰项，以增加模型的区分难度。在prompt-level策略方面，论文尝试了不同的提示语，以引导模型关注双关语中的关键信息。在model-level策略方面，论文可能探索了不同的模型结构或训练方式，例如引入注意力机制或对比学习等，以增强模型的跨模态推理能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有VLM在MultiPun数据集上的表现不佳，难以区分真正的双关语和干扰项。通过提出的prompt-level和model-level策略，模型的F1分数平均提高了16.5%，证明了这些策略的有效性。这些结果为进一步研究VLM在理解复杂语义和跨模态推理方面的能力提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升视觉-语言模型在理解和生成幽默内容方面的能力，例如在智能对话系统、社交媒体内容审核、以及创意内容生成等领域。更广泛地，该研究有助于提升AI系统对人类语言和文化的理解，使其更具人情味和智能化。

📄 摘要（原文）

Puns are a common form of rhetorical wordplay that exploits polysemy and phonetic similarity to create humor. In multimodal puns, visual and textual elements synergize to ground the literal sense and evoke the figurative meaning simultaneously. Although Vision-Language Models (VLMs) are widely used in multimodal understanding and generation, their ability to understand puns has not been systematically studied due to a scarcity of rigorous benchmarks. To address this, we first propose a multimodal pun generation pipeline. We then introduce MultiPun, a dataset comprising diverse types of puns alongside adversarial non-pun distractors. Our evaluation reveals that most models struggle to distinguish genuine puns from these distractors. Moreover, we propose both prompt-level and model-level strategies to enhance pun comprehension, with an average improvement of 16.5% in F1 scores. Our findings provide valuable insights for developing future VLMs that master the subtleties of human-like humor via cross-modal reasoning.