Enhancing Explainability in Multimodal Large Language Models Using Ontological Context
作者: Jihen Amara, Birgitta König-Ries, Sheeba Samuel
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-27
💡 一句话要点
提出基于本体知识的多模态大语言模型增强框架，提升植物病害图像分类的可解释性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 领域本体 知识推理 可解释性 植物病害分类 图像理解 视觉概念
📋 核心要点
- 多模态大语言模型在特定领域应用中，对视觉概念的理解和解释存在准确性挑战。
- 提出将领域本体知识融入MLLM，利用本体的推理能力辅助图像分类，提高模型决策的透明性和可解释性。
- 通过植物病害图像分类的实验验证了该框架的有效性，并展示了本体在概念对齐和错误分析方面的作用。
📝 摘要（中文）
近年来，多模态大语言模型(MLLM)在整合图像和文本等不同模态方面展现出巨大潜力，并在图像描述和视觉问答等应用中备受关注。然而，这些模型在准确描述和解释特定视觉概念和类别方面仍面临挑战，尤其是在特定领域应用中。本文提出，以本体形式整合领域知识可以显著解决这些问题。作为概念验证，我们提出了一个将本体与MLLM相结合的新框架，用于对植物病害图像进行分类。我们的方法利用现有疾病本体中的植物病害概念来查询MLLM，并从图像中提取相关的视觉概念。然后，我们利用本体的推理能力，根据识别出的概念对疾病进行分类。确保模型准确使用描述疾病的概念在特定领域应用中至关重要。通过使用本体，我们可以协助验证这种对齐。此外，使用本体的推理能力可以提高决策过程的透明度、可解释性和信任度，同时通过检查MLLM对概念的注释是否与本体中的注释对齐来充当判断者，并显示其错误背后的基本原理。我们的框架为本体和MLLM的协同作用提供了一个新的方向，并得到了使用不同著名MLLM的实证研究的支持。
🔬 方法详解
问题定义：多模态大语言模型在特定领域，例如植物病害识别中，难以准确理解和分类图像中的视觉概念。现有方法缺乏对领域知识的有效利用，导致模型在概念理解上存在偏差，可解释性较差。
核心思路：利用领域本体来增强MLLM的知识表示和推理能力。本体提供结构化的领域知识，可以指导MLLM提取图像中的相关概念，并利用本体的推理规则进行疾病分类。通过本体的约束，提高模型决策的准确性和可解释性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 图像输入；2) 使用本体知识查询MLLM，提取图像中的视觉概念；3) 利用本体的推理引擎，根据提取的概念进行疾病分类；4) 将MLLM的输出与本体知识进行对齐验证，识别潜在的错误和偏差。
关键创新：将领域本体与MLLM相结合，利用本体的推理能力来指导图像分类，并提高模型的可解释性。通过本体的约束，可以验证MLLM对概念的理解是否正确，并提供错误分析的依据。这是将本体知识融入MLLM以增强其领域知识和可解释性的一个创新尝试。
关键设计：该框架的关键设计在于如何有效地利用本体知识来指导MLLM的图像理解和分类。具体包括：1) 如何选择合适的领域本体；2) 如何设计查询语句，使MLLM能够提取相关的视觉概念；3) 如何利用本体的推理规则进行疾病分类；4) 如何定义概念对齐的指标，以评估MLLM的输出是否与本体知识一致。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过实验验证了基于本体知识的MLLM增强框架在植物病害图像分类中的有效性。实验结果表明，该框架能够提高模型对视觉概念的理解和分类准确率，并提供更清晰的决策依据。通过与不同MLLM的对比，验证了该框架的通用性和可扩展性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于农业病虫害监测、医疗影像诊断、工业产品缺陷检测等领域。通过结合领域知识，可以提高多模态大语言模型在特定领域的应用效果，并增强模型的可解释性和可信度。未来，该方法有望推广到更广泛的领域，为智能化决策提供更可靠的支持。
📄 摘要（原文）
Recently, there has been a growing interest in Multimodal Large Language Models (MLLMs) due to their remarkable potential in various tasks integrating different modalities, such as image and text, as well as applications such as image captioning and visual question answering. However, such models still face challenges in accurately captioning and interpreting specific visual concepts and classes, particularly in domain-specific applications. We argue that integrating domain knowledge in the form of an ontology can significantly address these issues. In this work, as a proof of concept, we propose a new framework that combines ontology with MLLMs to classify images of plant diseases. Our method uses concepts about plant diseases from an existing disease ontology to query MLLMs and extract relevant visual concepts from images. Then, we use the reasoning capabilities of the ontology to classify the disease according to the identified concepts. Ensuring that the model accurately uses the concepts describing the disease is crucial in domain-specific applications. By employing an ontology, we can assist in verifying this alignment. Additionally, using the ontology's inference capabilities increases transparency, explainability, and trust in the decision-making process while serving as a judge by checking if the annotations of the concepts by MLLMs are aligned with those in the ontology and displaying the rationales behind their errors. Our framework offers a new direction for synergizing ontologies and MLLMs, supported by an empirical study using different well-known MLLMs.