Similarity Guided Multimodal Fusion Transformer for Semantic Location Prediction in Social Media

📄 arXiv: 2405.05760v2 📥 PDF

作者: Zhizhen Zhang, Ning Wang, Haojie Li, Zhihui Wang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-05-09 (更新: 2024-06-23)

💡 一句话要点

提出相似性引导的多模态融合Transformer，用于社交媒体语义位置预测

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

关键词: 语义位置预测 多模态融合 Transformer 相似性学习 社交媒体分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理社交媒体语义位置预测时，难以有效降低文本-图像帖子中的噪声和模态异构性。
  2. SG-MFT通过相似性引导交互模块(SIM)和相似性感知融合模块(SFM)，增强模态交互，减轻噪声干扰和模态异构性。
  3. 实验结果表明，SG-MFT在语义位置预测任务上表现优异，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种相似性引导的多模态融合Transformer (SG-MFT)，用于从多模态社交媒体帖子中预测用户的语义位置。该方法旨在解决“文本-图像”帖子中存在的噪声和模态异构性问题。SG-MFT首先利用预训练的大型视觉-语言模型来获得高质量的文本和图像表示。然后，设计了一个相似性引导交互模块(SIM)，通过结合粗粒度和细粒度的相似性指导来改善模态交互，从而减轻模态异构性和噪声干扰。具体而言，在粗粒度级别，提出了一种新颖的相似性感知特征插值注意力机制，利用模态间的相似性来减轻异构性并减少每个模态内的噪声。在细粒度级别，利用相似性感知前馈块和逐元素相似性来进一步解决模态异构性问题。最后，在经过预处理的、具有最小噪声和模态干扰的特征基础上，设计了一个相似性感知融合模块(SFM)，通过交叉注意力机制融合两种模态。实验结果表明了该方法的优越性能。

🔬 方法详解

问题定义：语义位置预测旨在从多模态社交媒体帖子中推断出有意义的位置信息，相比GPS坐标，提供更具上下文理解的日常活动信息。现有的方法受限于特征表示能力不足和模态交互不充分，难以有效降低文本-图像帖子中的噪声和模态异构性，导致预测精度不高。

核心思路：论文的核心思路是利用文本和图像模态之间的相似性来指导模态间的交互和融合，从而减轻模态异构性和噪声干扰。通过相似性引导，模型可以更好地关注相关信息，抑制噪声，并更有效地融合不同模态的特征。

技术框架：SG-MFT的整体框架包括三个主要模块：1) 特征提取模块：利用预训练的视觉-语言模型提取高质量的文本和图像特征；2) 相似性引导交互模块(SIM)：通过粗粒度和细粒度的相似性指导来增强模态交互，减轻模态异构性和噪声干扰；3) 相似性感知融合模块(SFM)：利用交叉注意力机制融合两种模态的特征，进行最终的语义位置预测。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了相似性引导交互模块(SIM)，它包含：1) 相似性感知特征插值注意力机制：在粗粒度级别，利用模态间的相似性来减轻异构性并减少每个模态内的噪声；2) 相似性感知前馈块和逐元素相似性：在细粒度级别，进一步解决模态异构性问题。这些创新使得模型能够更有效地利用多模态信息，提高语义位置预测的准确性。

关键设计：在相似性感知特征插值注意力机制中，具体如何计算模态间的相似性，以及如何利用相似性权重来调整特征表示是关键设计。相似性感知前馈块和逐元素相似性的具体实现方式，例如激活函数、归一化方法等，也会影响模型的性能。此外，交叉注意力机制的具体实现，包括query、key和value的计算方式，以及注意力权重的计算方式，也是重要的技术细节。具体的参数设置和损失函数在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的SG-MFT方法在语义位置预测任务上取得了显著的性能提升。具体的数据和对比基线在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但摘要强调了SG-MFT的优越性能，表明其在多模态语义位置预测方面具有竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体分析、城市计算、个性化推荐等领域。例如，可以根据用户发布的文本和图像内容，预测其所在的语义位置，从而更好地理解用户的兴趣和行为，为用户提供更精准的本地化服务和推荐。此外，该技术还可以用于城市规划、交通管理等领域，通过分析社交媒体数据，了解城市居民的活动模式和需求。

📄 摘要（原文）

Semantic location prediction aims to derive meaningful location insights from multimodal social media posts, offering a more contextual understanding of daily activities than using GPS coordinates. This task faces significant challenges due to the noise and modality heterogeneity in "text-image" posts. Existing methods are generally constrained by inadequate feature representations and modal interaction, struggling to effectively reduce noise and modality heterogeneity. To address these challenges, we propose a Similarity-Guided Multimodal Fusion Transformer (SG-MFT) for predicting the semantic locations of users from their multimodal posts. First, we incorporate high-quality text and image representations by utilizing a pre-trained large vision-language model. Then, we devise a Similarity-Guided Interaction Module (SIM) to alleviate modality heterogeneity and noise interference by incorporating both coarse-grained and fine-grained similarity guidance for improving modality interactions. Specifically, we propose a novel similarity-aware feature interpolation attention mechanism at the coarse-grained level, leveraging modality-wise similarity to mitigate heterogeneity and reduce noise within each modality. At the fine-grained level, we utilize a similarity-aware feed-forward block and element-wise similarity to further address the issue of modality heterogeneity. Finally, building upon pre-processed features with minimal noise and modal interference, we devise a Similarity-aware Fusion Module (SFM) to fuse two modalities with a cross-attention mechanism. Comprehensive experimental results clearly demonstrate the superior performance of our proposed method.