Towards Understanding Ambiguity Resolution in Multimodal Inference of Meaning
作者: Yufei Wang, Adriana Kovashka, Loretta Fernández, Marc N. Coutanche, Seth Wiener
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-10-10
备注: Accepted to International Conference on Development and Learning (ICDL) 2025
💡 一句话要点
研究多模态语境下外语学习者对词义歧义消解的推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 外语学习 词义推断 歧义消解 图像文本对
📋 核心要点
- 现有外语学习方法缺乏对多模态语境下词义推断的深入研究，尤其是在图像-文本配对场景中。
- 本文通过分析图像和文本特征，以及学习者的语言背景，来理解影响词义推断的因素。
- 实验结果表明，仅有部分直观特征与学习者表现强相关，并探索了AI系统推理学习者表现的潜力。
📝 摘要（中文）
本文研究了一种新的外语学习场景，学习者需要在多模态语境中推断生词的含义，该语境由描述配对图像的句子组成。我们使用不同图像-文本对进行了人类参与者研究。我们分析了数据（即图像和文本）的特征，这些特征使参与者更容易推断被掩盖或不熟悉的单词的含义，以及参与者的哪些语言背景与成功相关。我们发现只有一些直观的特征与参与者的表现有很强的相关性，这促使我们需要进一步研究这些任务中预测成功的特征。我们还分析了人工智能系统推理参与者表现的能力，并发现了改进这种推理能力的有希望的未来方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究在外语学习中，学习者如何利用图像和文本信息来推断生词的含义。现有方法通常侧重于孤立的文本或图像信息，忽略了多模态语境下歧义消解的复杂性。因此，如何有效地利用图像和文本之间的关联，提高学习者对生词含义的理解，是一个重要的挑战。
核心思路：论文的核心思路是通过分析图像和文本的特征，以及学习者的语言背景，来揭示影响词义推断的关键因素。通过人类实验，收集学习者在多模态语境下推断生词含义的数据，并分析哪些特征与学习者的成功相关。同时，探索AI系统推理学习者表现的能力，为开发更有效的多模态外语学习系统提供指导。
技术框架：论文采用人类实验的方法，设计了图像-文本配对的生词学习任务。参与者需要根据给定的图像和包含生词的句子，推断生词的含义。研究人员收集了参与者的答案，并分析了图像和文本的特征，以及参与者的语言背景，与答案的正确性之间的关系。同时，使用AI系统对参与者的表现进行建模，并评估AI系统推理学习者表现的能力。
关键创新：论文的创新点在于：1) 提出了一个新的外语学习场景，即在多模态语境下推断生词的含义；2) 系统地分析了图像和文本的特征，以及学习者的语言背景，对词义推断的影响；3) 探索了AI系统推理学习者表现的能力，为开发更智能的外语学习系统提供了新的思路。与现有方法相比，该研究更注重多模态信息的融合和利用，以及对学习者认知过程的建模。
关键设计：实验设计包括：1) 选择合适的图像-文本对，确保图像和文本之间存在一定的关联，但又不会过于简单，以保证任务的挑战性；2) 控制生词的难度，选择参与者不熟悉的单词，但又不会过于生僻，以保证任务的可行性；3) 收集参与者的语言背景信息，包括母语、外语水平等，以便分析语言背景对词义推断的影响；4) 使用合适的评价指标，如准确率、召回率等，来评估参与者的表现和AI系统的推理能力。
📊 实验亮点
研究发现，仅有部分直观的图像和文本特征与参与者推断生词含义的成功率有强相关性，这表明多模态语境下的词义推断是一个复杂的过程，需要更深入的研究。此外，AI系统在推理参与者表现方面展现出一定的潜力，但仍有很大的提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能外语学习系统开发，通过分析图像和文本特征，以及学习者的语言背景，为学习者提供个性化的学习内容和反馈。此外，该研究还可以应用于跨文化交流、机器翻译等领域，提高机器对语言歧义的理解和处理能力，促进人机协作。
📄 摘要（原文）
We investigate a new setting for foreign language learning, where learners infer the meaning of unfamiliar words in a multimodal context of a sentence describing a paired image. We conduct studies with human participants using different image-text pairs. We analyze the features of the data (i.e., images and texts) that make it easier for participants to infer the meaning of a masked or unfamiliar word, and what language backgrounds of the participants correlate with success. We find only some intuitive features have strong correlations with participant performance, prompting the need for further investigating of predictive features for success in these tasks. We also analyze the ability of AI systems to reason about participant performance, and discover promising future directions for improving this reasoning ability.