Contrastive Learning-based Multi Modal Architecture for Emoticon Prediction by Employing Image-Text Pairs

📄 arXiv: 2408.02571v1 📥 PDF

作者: Ananya Pandey, Dinesh Kumar Vishwakarma

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-08-05

💡 一句话要点

提出基于对比学习的多模态架构，用于图像-文本对表情符号预测。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表情符号预测 多模态学习 对比学习 图像文本融合 情感分析

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对文本和图像多模态信息融合的深入探索，难以准确理解表情符号的语义。
  2. 提出一种基于对比学习的多模态架构，通过联合训练双分支编码器，将文本和图像映射到公共潜在空间。
  3. 实验结果表明，该方法在准确性和鲁棒性方面优于现有方法，在表情符号预测任务上取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

表情符号是伴随文本内容出现的符号表示，用于视觉上增强或总结书面信息的真实意图。尽管表情符号在社交媒体领域被广泛使用，但其核心语义尚未基于多种模态进行广泛探索。在单个消息中整合文本和视觉信息，可以开发出一种更高级的信息传递方式。因此，本研究旨在分析句子、视觉效果和表情符号之间的关系。本文首先详细考察了提取多模态特征的各种技术，强调了每种方法的优缺点。通过对几种多模态算法进行全面检查，特别强调融合方法，我们提出了一种基于对比学习的新型多模态架构。所提出的模型采用双分支编码器的联合训练以及对比学习，以准确地将文本和图像映射到公共潜在空间中。我们的关键发现是，将对比学习的原理与其他两个分支的原理相结合，可以产生更好的结果。实验结果表明，我们提出的方法在准确性和鲁棒性方面优于现有的多模态方法。在评估来自Twitter的多模态Twitter表情符号数据集中的表情符号时，该模型达到了91%的准确率和90%的MCC评分。我们提供的证据表明，通过对比学习获得的深度特征更有效，这表明所提出的融合技术还具有强大的泛化能力，可以识别跨多种模式的表情符号。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表情符号预测问题，即如何利用文本和图像的多模态信息，更准确地预测用户表达的表情符号。现有方法在多模态特征融合方面存在不足，难以充分利用文本和图像之间的关联性，导致预测精度不高。

核心思路：论文的核心思路是利用对比学习，将文本和图像映射到同一个潜在空间，使得语义相似的文本和图像在潜在空间中的距离更近，而语义不相似的文本和图像距离更远。通过这种方式，模型可以学习到文本和图像之间更强的关联性，从而提高表情符号预测的准确性。

技术框架：整体架构包含两个分支的编码器，分别处理文本和图像数据。文本分支可以使用预训练的语言模型（如BERT）提取文本特征，图像分支可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征。然后，通过对比学习损失函数，对两个分支的编码器进行联合训练，使得文本和图像的特征向量在公共潜在空间中对齐。最后，使用一个分类器，根据潜在空间中的特征向量预测表情符号。

关键创新：论文的关键创新在于将对比学习引入到多模态表情符号预测任务中。通过对比学习，模型可以学习到文本和图像之间更强的关联性，从而提高预测精度。此外，论文还提出了一种新的多模态融合方法，将文本和图像的特征向量进行有效融合。

关键设计：对比学习损失函数通常采用InfoNCE损失，该损失函数旨在最大化正样本对（即语义相关的文本和图像）之间的相似度，同时最小化负样本对（即语义不相关的文本和图像）之间的相似度。在网络结构方面，可以采用Transformer或CNN等模型作为文本和图像编码器。关键参数包括对比学习的温度系数、学习率、batch size等。

📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在Multimodal-Twitter Emoticon数据集上取得了91%的准确率和90%的MCC评分，显著优于现有的多模态方法。这表明该模型能够有效地融合文本和图像信息，并准确预测表情符号。对比学习的使用是性能提升的关键因素。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体情感分析、智能客服、人机交互等领域。通过准确理解用户在文本和图像中表达的情感，可以提升社交媒体平台的内容审核效率，改善智能客服的回复质量，并增强人机交互的自然性和智能化水平。未来，该技术还可扩展到其他多模态情感识别任务中。

📄 摘要（原文）

The emoticons are symbolic representations that generally accompany the textual content to visually enhance or summarize the true intention of a written message. Although widely utilized in the realm of social media, the core semantics of these emoticons have not been extensively explored based on multiple modalities. Incorporating textual and visual information within a single message develops an advanced way of conveying information. Hence, this research aims to analyze the relationship among sentences, visuals, and emoticons. For an orderly exposition, this paper initially provides a detailed examination of the various techniques for extracting multimodal features, emphasizing the pros and cons of each method. Through conducting a comprehensive examination of several multimodal algorithms, with specific emphasis on the fusion approaches, we have proposed a novel contrastive learning based multimodal architecture. The proposed model employs the joint training of dual-branch encoder along with the contrastive learning to accurately map text and images into a common latent space. Our key finding is that by integrating the principle of contrastive learning with that of the other two branches yields superior results. The experimental results demonstrate that our suggested methodology surpasses existing multimodal approaches in terms of accuracy and robustness. The proposed model attained an accuracy of 91% and an MCC-score of 90% while assessing emoticons using the Multimodal-Twitter Emoticon dataset acquired from Twitter. We provide evidence that deep features acquired by contrastive learning are more efficient, suggesting that the proposed fusion technique also possesses strong generalisation capabilities for recognising emoticons across several modes.