YesBut: A High-Quality Annotated Multimodal Dataset for evaluating Satire Comprehension capability of Vision-Language Models
作者: Abhilash Nandy, Yash Agarwal, Ashish Patwa, Millon Madhur Das, Aman Bansal, Ankit Raj, Pawan Goyal, Niloy Ganguly
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-09-20
备注: EMNLP 2024 Main (Long), 18 pages, 14 figures, 12 tables
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出YesBut数据集，用于评估视觉-语言模型对讽刺图像的理解能力
🎯 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: 视觉-语言模型 讽刺理解 多模态数据集 图像检测 图像补全
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型在理解讽刺和幽默方面面临挑战，缺乏高质量的评估数据集。
- 构建YesBut数据集，包含讽刺和非讽刺图像，并提出讽刺图像检测、理解和补全三个任务。
- 实验表明，现有视觉-语言模型在YesBut数据集上表现不佳，突显了模型在讽刺理解方面的不足。
📝 摘要（中文）
本文提出了讽刺图像检测（判断图像是否具有讽刺意味）、理解（生成图像具有讽刺意味的原因）和补全（从两个选项中选择与给定部分组合后构成讽刺图像的另一半）三个具有挑战性的任务，并发布了一个高质量的多模态数据集YesBut，包含2547张图像，其中1084张具有讽刺意味，1463张不具有讽刺意味，涵盖不同的艺术风格，用于评估这些任务。数据集中的每个讽刺图像都描绘了一个正常的场景，以及一个冲突的、有趣的或具有讽刺意味的场景。基准实验表明，尽管当前的视觉-语言模型在视觉问答和图像描述等任务上取得了成功，但在零样本设置下，这些模型在YesBut数据集上表现不佳。此外，作者还发布了一个包含119张真实讽刺照片的数据集，以供进一步研究。数据集和代码可在https://github.com/abhi1nandy2/yesbut_dataset 获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言模型难以理解图像中的讽刺意味，缺乏专门用于评估模型讽刺理解能力的高质量数据集。现有方法在处理需要常识推理、文化背景知识和语境理解的讽刺图像时表现不佳。
核心思路：通过构建一个包含正常场景和冲突场景的图像数据集，并设计讽刺图像检测、理解和补全三个任务，来评估视觉-语言模型对讽刺的理解能力。这种设计旨在考察模型是否能够识别图像中存在的矛盾和不协调之处，并推断出其讽刺意味。
技术框架：YesBut数据集包含2547张图像，分为讽刺图像和非讽刺图像两类。针对该数据集，论文提出了三个任务：讽刺图像检测（二分类任务）、讽刺图像理解（生成式任务，解释讽刺原因）和讽刺图像补全（选择题，从两个选项中选择正确的图像部分）。研究者使用现有的视觉-语言模型（具体模型未知）在零样本设置下进行实验。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个高质量的、专门用于评估视觉-语言模型讽刺理解能力的数据集YesBut。与现有的通用多模态数据集相比，YesBut数据集更侧重于讽刺图像，并设计了更具挑战性的任务，能够更有效地评估模型在讽刺理解方面的能力。
关键设计：数据集中，每个讽刺图像都包含一个正常场景和一个冲突场景，这种设计旨在突出图像的讽刺意味。数据集涵盖了不同的艺术风格，以增加模型的泛化能力。对于讽刺图像补全任务，提供了两个选项，其中一个选项与给定部分组合后构成讽刺图像，另一个选项则不构成讽刺图像，这增加了任务的难度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的视觉-语言模型在YesBut数据集上表现不佳，特别是在讽刺图像理解和补全任务上。这表明，即使是目前最先进的模型，在理解讽刺这种复杂的语言现象方面仍然存在很大的差距。人工评估也证实了模型的不足。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升视觉-语言模型在社交媒体内容理解、虚假信息检测、情感分析等领域的性能。通过提高模型对讽刺和幽默的理解能力，可以更准确地分析用户的情绪和意图，从而改善人机交互体验，并有助于识别和过滤网络上的不当内容。
📄 摘要（原文）
Understanding satire and humor is a challenging task for even current Vision-Language models. In this paper, we propose the challenging tasks of Satirical Image Detection (detecting whether an image is satirical), Understanding (generating the reason behind the image being satirical), and Completion (given one half of the image, selecting the other half from 2 given options, such that the complete image is satirical) and release a high-quality dataset YesBut, consisting of 2547 images, 1084 satirical and 1463 non-satirical, containing different artistic styles, to evaluate those tasks. Each satirical image in the dataset depicts a normal scenario, along with a conflicting scenario which is funny or ironic. Despite the success of current Vision-Language Models on multimodal tasks such as Visual QA and Image Captioning, our benchmarking experiments show that such models perform poorly on the proposed tasks on the YesBut Dataset in Zero-Shot Settings w.r.t both automated as well as human evaluation. Additionally, we release a dataset of 119 real, satirical photographs for further research. The dataset and code are available at https://github.com/abhi1nandy2/yesbut_dataset.