Modelling Visual Semantics via Image Captioning to extract Enhanced Multi-Level Cross-Modal Semantic Incongruity Representation with Attention for Multimodal Sarcasm Detection

📄 arXiv: 2408.02595v1 📥 PDF

作者: Sajal Aggarwal, Ananya Pandey, Dinesh Kumar Vishwakarma

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-08-05

💡 一句话要点

提出一种基于图像描述增强的多层次跨模态语义不一致性表示方法，用于多模态讽刺检测。

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

关键词: 多模态讽刺检测 图像描述 语义不一致性 注意力机制 跨模态融合

📋 核心要点

  1. 现有讽刺检测方法在处理社交媒体数据时，仅依赖文本信息，忽略了图像等视觉上下文，导致检测效果不佳。
  2. 该论文提出一种多模态讽刺检测框架，通过引入图像描述作为补充模态，增强对文本和视觉内容之间不一致性的捕捉。
  3. 实验结果表明，该方法在Twitter多模态讽刺和MultiBully数据集上取得了显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

讽刺是一种反语，其特征在于字面解释和预期含义之间存在固有的不匹配。虽然文本中的讽刺检测已被广泛研究，但在某些情况下，仅凭文本输入可能不足以感知讽刺。包含额外的上下文线索（例如图像）对于有效识别社交媒体数据中的讽刺至关重要。本研究提出了一种新颖的多模态讽刺检测框架，该框架可以处理输入三元组。这些三元组的两个组成部分包括输入文本及其相关图像，如数据集中提供的。此外，还引入了一种补充模态，即描述性图像标题。加入这种视觉语义表示的动机是为了更准确地捕捉文本和视觉内容之间的差异，这对于讽刺检测任务至关重要。本研究的主要贡献是：（1）一个强大的文本特征提取分支，它利用了跨语言语言模型；（2）一个视觉特征提取分支，它结合了一个自调节残差卷积网络，该网络与一个轻量级的空间感知注意力模块集成；（3）一种额外的模态，即使用能够读取嵌入在图像中的文本的编码器-解码器架构生成的图像标题；（4）不同的注意力模块，以有效地识别文本和两个级别的图像表示之间的不一致之处；（5）通过特征融合实现的多层次跨域语义不一致性表示。与最先进的基线相比，所提出的模型在 Twitter 多模态讽刺和 MultiBully 数据集上分别实现了 92.89% 和 64.48% 的最佳准确率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态讽刺检测问题，即如何有效地利用文本和图像信息来识别社交媒体中的讽刺言论。现有方法主要依赖文本信息，忽略了视觉信息提供的上下文，导致检测精度不高。此外，如何有效地融合文本和图像特征，捕捉它们之间的语义不一致性也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过引入图像描述作为额外的模态，来增强模型对文本和图像之间语义不一致性的理解。图像描述能够提供更丰富的视觉语义信息，帮助模型更好地捕捉讽刺言论中存在的字面意义和实际含义之间的差异。

技术框架：该框架包含三个主要分支：文本特征提取分支、视觉特征提取分支和图像描述生成分支。文本特征提取分支使用跨语言语言模型提取文本特征；视觉特征提取分支使用自调节残差卷积网络和空间感知注意力模块提取图像特征；图像描述生成分支使用编码器-解码器架构生成图像的描述文本。然后，使用不同的注意力模块来识别文本和两个级别的图像表示（原始图像和图像描述）之间的不一致之处，并通过特征融合实现多层次跨域语义不一致性表示。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了图像描述作为额外的模态，并设计了相应的注意力机制来捕捉文本和图像描述之间的语义不一致性。这种方法能够更全面地利用视觉信息，提高讽刺检测的准确率。此外，自调节残差卷积网络和空间感知注意力模块的设计也提升了视觉特征提取的性能。

关键设计：图像描述生成分支使用了能够读取嵌入在图像中的文本的编码器-解码器架构，这使得模型能够更好地理解图像中的文本信息。空间感知注意力模块能够关注图像中与讽刺相关的区域，提高特征提取的效率。多层次跨域语义不一致性表示通过特征融合将不同模态的信息进行整合，从而更全面地捕捉讽刺的特征。

📊 实验亮点

该模型在Twitter多模态讽刺数据集上取得了92.89%的准确率，在MultiBully数据集上取得了64.48%的准确率，显著优于现有的基线方法。实验结果表明，引入图像描述作为补充模态能够有效提升多模态讽刺检测的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容审核、舆情分析、智能客服等领域。通过自动检测讽刺言论，可以帮助识别潜在的恶意信息、改善用户体验，并为决策提供更准确的依据。未来，该技术还可扩展到其他多模态情感分析任务中。

📄 摘要（原文）

Sarcasm is a type of irony, characterized by an inherent mismatch between the literal interpretation and the intended connotation. Though sarcasm detection in text has been extensively studied, there are situations in which textual input alone might be insufficient to perceive sarcasm. The inclusion of additional contextual cues, such as images, is essential to recognize sarcasm in social media data effectively. This study presents a novel framework for multimodal sarcasm detection that can process input triplets. Two components of these triplets comprise the input text and its associated image, as provided in the datasets. Additionally, a supplementary modality is introduced in the form of descriptive image captions. The motivation behind incorporating this visual semantic representation is to more accurately capture the discrepancies between the textual and visual content, which are fundamental to the sarcasm detection task. The primary contributions of this study are: (1) a robust textual feature extraction branch that utilizes a cross-lingual language model; (2) a visual feature extraction branch that incorporates a self-regulated residual ConvNet integrated with a lightweight spatially aware attention module; (3) an additional modality in the form of image captions generated using an encoder-decoder architecture capable of reading text embedded in images; (4) distinct attention modules to effectively identify the incongruities between the text and two levels of image representations; (5) multi-level cross-domain semantic incongruity representation achieved through feature fusion. Compared with cutting-edge baselines, the proposed model achieves the best accuracy of 92.89% and 64.48%, respectively, on the Twitter multimodal sarcasm and MultiBully datasets.