Synthesizing Sentiment-Controlled Feedback For Multimodal Text and Image Data

📄 arXiv: 2402.07640v4 📥 PDF

作者: Puneet Kumar, Sarthak Malik, Balasubramanian Raman, Xiaobai Li

分类: cs.MM, cs.AI

发布日期: 2024-02-12 (更新: 2025-10-03)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出情感控制反馈生成系统以解决多模态交互问题

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

关键词: 情感控制 多模态反馈 人机交互 深度学习 数据集构建 特征提取 反馈生成

📋 核心要点

  1. 现有的人机交互系统在生成情感控制反馈方面存在不足，无法有效响应多模态输入。
  2. 提出的系统通过构建CMFeed数据集和可控反馈合成框架，利用变换器和Faster R-CNN提取特征，生成情感控制的反馈。
  3. 实验结果显示，系统在情感分类任务上取得了77.23%的准确率，相比于无控制的情况提升了18.82%。

📝 摘要（中文）

生成情感控制的反馈以响应包含文本和图像的多模态输入，填补了人机交互中的关键空白。这一能力使系统能够提供富有同理心、准确且引人入胜的响应，广泛应用于教育、医疗、营销和客户服务等领域。为此，研究团队构建了大规模的可控多模态反馈合成（CMFeed）数据集，并提出了一种可控反馈合成系统，该系统通过编码器、解码器和控制块处理文本和视觉输入，利用变换器和Faster R-CNN网络提取特征，结合生成反馈。CMFeed数据集包含图像、文本、对帖子反应、人类评论及其相关性评分，训练模型生成具有特定情感的反馈，情感分类准确率达到77.23%，比无控制情况下提高了18.82%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有多模态人机交互系统在生成情感控制反馈方面的不足，现有方法无法有效处理文本与图像的结合，导致反馈缺乏同理心和准确性。

核心思路：论文提出了一种可控反馈合成系统，通过构建CMFeed数据集，结合文本和图像输入，利用深度学习模型生成具有特定情感的反馈，旨在提升人机交互的质量。

技术框架：系统整体架构包括编码器、解码器和控制块，编码器负责提取文本和图像特征，解码器生成反馈，控制块确保生成的反馈符合指定情感。采用变换器和Faster R-CNN网络进行特征提取。

关键创新：最重要的技术创新在于构建了CMFeed数据集，并设计了可控反馈合成系统，显著提升了情感反馈的生成能力，与传统方法相比，能够根据输入的情感需求生成更为精准的反馈。

关键设计：系统中采用了特定的损失函数以优化情感分类准确率，网络结构结合了变换器和Faster R-CNN，确保了文本和图像特征的有效融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的系统在情感分类任务上达到了77.23%的准确率，相较于无控制的情况提升了18.82%。这一显著的提升展示了情感控制在多模态反馈生成中的重要性，验证了系统的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括教育领域的个性化学习反馈、医疗领域的患者关怀、营销中的客户互动以及客户服务中的智能响应等。通过提供情感控制的反馈，能够显著提升用户体验和满意度，未来可能对人机交互的方式产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The ability to generate sentiment-controlled feedback in response to multimodal inputs comprising text and images addresses a critical gap in human-computer interaction. This capability allows systems to provide empathetic, accurate, and engaging responses, with useful applications in education, healthcare, marketing, and customer service. To this end, we have constructed a large-scale Controllable Multimodal Feedback Synthesis (CMFeed) dataset and proposed a controllable feedback synthesis system. The system features an encoder, decoder, and controllability block for textual and visual inputs. It extracts features using a transformer and a Faster R-CNN network, combining them to generate feedback. The CMFeed dataset includes images, texts, reactions to the posts, human comments with relevance scores, and reactions to these comments. These reactions train the model to produce feedback with specified sentiments, achieving a sentiment classification accuracy of 77.23%, which is 18.82% higher than the accuracy without controllability. Access to the CMFeed dataset and the system's code is available at https://github.com/MIntelligence-Group/CMFeed.