MMSD3.0: A Multi-Image Benchmark for Real-World Multimodal Sarcasm Detection

📄 arXiv: 2510.23299v1 📥 PDF

作者: Haochen Zhao, Yuyao Kong, Yongxiu Xu, Gaopeng Gou, Hongbo Xu, Yubin Wang, Haoliang Zhang

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出MMSD3.0多图讽刺检测基准和CIRM模型，解决真实场景多图线索讽刺识别问题

🎯 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 多图推理 跨模态融合 图像序列建模 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有讽刺检测数据集主要关注单张图片，忽略了真实场景中多图之间存在的语义和情感关联。
  2. 论文提出跨图像推理模型（CIRM），通过跨图像序列建模捕获图像间的潜在联系，提升讽刺检测效果。
  3. 实验表明，MMSD3.0是一个有效可靠的基准，CIRM在多个数据集上取得了SOTA性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

尽管多模态讽刺检测取得了进展，但现有数据集和方法主要集中在单图像场景，忽略了多图像之间潜在的语义和情感关系。这导致在真实场景中，由多图像线索触发的讽刺情况建模存在差距。为了弥补这一差距，我们推出了MMSD3.0，这是一个完全由来自推特和亚马逊评论的多图像样本组成的新基准。我们进一步提出了跨图像推理模型（CIRM），它执行有针对性的跨图像序列建模，以捕获潜在的图像间连接。此外，我们引入了一种基于文本-图像对应关系的相关性引导的细粒度跨模态融合机制，以减少集成过程中的信息损失。我们建立了一套全面的强大且具有代表性的基线，并进行了广泛的实验，表明MMSD3.0是一个有效且可靠的基准，能够更好地反映真实世界的条件。此外，CIRM在MMSD、MMSD2.0和MMSD3.0上都表现出了最先进的性能，验证了其在单图像和多图像场景中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有讽刺检测方法和数据集主要集中于单张图像，无法有效捕捉真实世界中由多张图片共同表达的讽刺含义。这些方法忽略了图像之间的关联性，导致在处理多图讽刺检测任务时性能受限。因此，需要一个能够反映真实场景、包含多图样本的数据集，以及能够有效建模图像间关系的模型。

核心思路：论文的核心思路是通过构建多图讽刺检测数据集MMSD3.0，并提出跨图像推理模型CIRM，来解决现有方法在多图场景下的不足。CIRM通过跨图像序列建模，学习图像之间的潜在联系，从而更好地理解多图所表达的讽刺含义。同时，引入相关性引导的跨模态融合机制，减少信息损失。

技术框架：CIRM模型的整体框架包含以下几个主要模块：1) 图像特征提取模块：使用预训练的视觉模型（如ResNet）提取每张图像的特征。2) 文本特征提取模块：使用预训练的语言模型（如BERT）提取文本特征。3) 跨图像推理模块：使用序列模型（如LSTM或Transformer）对图像特征序列进行建模，捕获图像之间的关系。4) 跨模态融合模块：使用相关性引导的融合机制，将图像和文本特征进行融合。5) 分类器：使用全连接层或softmax层进行讽刺分类。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 构建了多图讽刺检测数据集MMSD3.0，弥补了现有数据集的不足。2) 提出了跨图像推理模型CIRM，通过序列建模捕获图像之间的关系，有效提升了多图讽刺检测的性能。3) 引入了相关性引导的跨模态融合机制，减少了信息损失，提高了融合效果。与现有方法的本质区别在于，CIRM能够显式地建模图像之间的关系，而现有方法通常只关注单张图像的特征。

关键设计：在跨图像推理模块中，可以使用不同的序列模型，如LSTM或Transformer。在跨模态融合模块中，可以使用不同的融合策略，如注意力机制或门控机制。相关性引导的融合机制通过计算文本和图像之间的相关性，来指导特征的融合。损失函数可以使用交叉熵损失或focal loss。具体的参数设置需要根据数据集和实验结果进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，MMSD3.0是一个有效且可靠的基准，CIRM模型在MMSD3.0上取得了SOTA性能，并且在MMSD和MMSD2.0上也表现出了优异的性能。相较于其他基线模型，CIRM在多图讽刺检测任务上取得了显著的提升，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容理解、舆情分析、智能客服等领域。通过识别多图讽刺内容，可以更准确地理解用户意图，过滤不良信息，提升用户体验。未来，该技术可进一步扩展到其他多模态任务，如视频内容理解、多模态对话等。

📄 摘要（原文）

Despite progress in multimodal sarcasm detection, existing datasets and methods predominantly focus on single-image scenarios, overlooking potential semantic and affective relations across multiple images. This leaves a gap in modeling cases where sarcasm is triggered by multi-image cues in real-world settings. To bridge this gap, we introduce MMSD3.0, a new benchmark composed entirely of multi-image samples curated from tweets and Amazon reviews. We further propose the Cross-Image Reasoning Model (CIRM), which performs targeted cross-image sequence modeling to capture latent inter-image connections. In addition, we introduce a relevance-guided, fine-grained cross-modal fusion mechanism based on text-image correspondence to reduce information loss during integration. We establish a comprehensive suite of strong and representative baselines and conduct extensive experiments, showing that MMSD3.0 is an effective and reliable benchmark that better reflects real-world conditions. Moreover, CIRM demonstrates state-of-the-art performance across MMSD, MMSD2.0 and MMSD3.0, validating its effectiveness in both single-image and multi-image scenarios.