Enhancing Cross-Modal Contextual Congruence for Crowdfunding Success using Knowledge-infused Learning

📄 arXiv: 2402.03607v2 📥 PDF

作者: Trilok Padhi, Ugur Kursuncu, Yaman Kumar, Valerie L. Shalin, Lane Peterson Fronczek

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.CY, cs.HC

发布日期: 2024-02-06 (更新: 2024-11-17)

备注: Accepted at IEEE International Conference on Big Data 2024 (IEEE BigData 2024)

期刊: IEEE International Conference on Big Data 2024 (IEEE BigData 2024)

DOI: 10.1109/BigData62323.2024.10825252

💡 一句话要点

提出知识增强学习以提升众筹成功的跨模态一致性

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

关键词: 众筹成功预测 多模态内容 知识图谱 视觉语言模型 上下文一致性 用户参与 数字营销

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理多模态内容时，难以统一跨模态的语义上下文，导致用户参与度不足。
  2. 论文提出通过引入外部常识知识图谱，增强多模态数据的表示，从而提升众筹活动的成功预测能力。
  3. 实验结果显示，使用知识增强的模型在众筹成功预测上显著优于未使用知识的基线模型。

📝 摘要（中文）

数字环境不断演变，丰富了用户的在线体验。创作者和营销人员旨在将来自不同模态的微妙上下文线索编织成一致的内容，以吸引用户的注意。然而，跨模态的语义上下文线索需要统一，以捕捉多模态内容的整体意义。本文通过引入外部常识知识图谱，利用紧凑的视觉语言模型增强多模态数据的表示，并预测众筹活动的成功。结果表明，外部知识填补了文本与图像模态之间的语义差距，增强的知识融合表示提高了模型的预测性能，强调了在线多模态内容在众筹活动中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态内容中跨模态语义上下文统一的问题。现有方法在捕捉整体意义时存在不足，影响用户参与度和众筹成功率。

核心思路：通过引入外部常识知识图谱，增强多模态数据的表示，利用紧凑的视觉语言模型（VLMs）来提升模型的预测能力。这样的设计旨在填补文本与图像模态之间的语义差距。

技术框架：整体架构包括数据预处理、知识图谱集成、模型训练和预测四个主要模块。首先，对多模态数据进行预处理，然后将外部知识图谱与数据结合，接着训练视觉语言模型，最后进行众筹成功的预测。

关键创新：最重要的技术创新在于将外部常识知识有效地融入多模态数据表示中，显著提升了模型的预测性能，与传统方法相比，能够更好地捕捉跨模态的语义一致性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化跨模态一致性，并调整了网络结构以适应知识图谱的集成，确保模型能够有效利用外部知识。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用知识增强的模型在众筹成功预测上相较于基线模型提升了XX%（具体数据未知），有效证明了外部知识在跨模态内容中的重要性，强调了上下文一致性对用户参与的影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括众筹平台、在线营销和广告等。通过提升多模态内容的语义一致性，可以有效提高用户的参与度和品牌传播效果，未来可能对数字营销策略产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The digital landscape continually evolves with multimodality, enriching the online experience for users. Creators and marketers aim to weave subtle contextual cues from various modalities into congruent content to engage users with a harmonious message. This interplay of multimodal cues is often a crucial factor in attracting users' attention. However, this richness of multimodality presents a challenge to computational modeling, as the semantic contextual cues spanning across modalities need to be unified to capture the true holistic meaning of the multimodal content. This contextual meaning is critical in attracting user engagement as it conveys the intended message of the brand or the organization. In this work, we incorporate external commonsense knowledge from knowledge graphs to enhance the representation of multimodal data using compact Visual Language Models (VLMs) and predict the success of multi-modal crowdfunding campaigns. Our results show that external knowledge commonsense bridges the semantic gap between text and image modalities, and the enhanced knowledge-infused representations improve the predictive performance of models for campaign success upon the baselines without knowledge. Our findings highlight the significance of contextual congruence in online multimodal content for engaging and successful crowdfunding campaigns.