Debiasing Multimodal Sarcasm Detection with Contrastive Learning

📄 arXiv: 2312.10493v2 📥 PDF

作者: Mengzhao Jia, Can Xie, Liqiang Jing

分类: cs.CL, cs.MM

发布日期: 2023-12-16 (更新: 2023-12-19)

💡 一句话要点

提出对比学习框架，解决多模态讽刺检测中的文本偏见问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态讽刺检测 对比学习 去偏学习 反事实数据增强 分布外泛化

📋 核心要点

  1. 现有方法过度依赖文本信息，导致模型学习到文本与标签的虚假相关性，泛化能力受限。
  2. 利用对比学习，通过反事实数据增强构建正负样本对，缓解文本偏见对模型的影响。
  3. 实验结果表明，该框架能够有效提升模型在分布外数据上的讽刺检测性能。

📝 摘要（中文）

现有的多模态讽刺检测研究过度依赖文本内容，忽略了视觉信息，这导致文本词语和标签之间产生虚假相关性，严重阻碍了模型的泛化能力。为了解决这个问题，本文定义了分布外(OOD)多模态讽刺检测任务，旨在评估模型在训练和测试集中词语分布不同时的泛化能力。此外，本文提出了一种新的基于对比学习的去偏多模态讽刺检测框架，旨在减轻有偏文本因素的有害影响，从而实现鲁棒的OOD泛化。具体来说，我们首先设计了反事实数据增强方法，构建具有不同词语偏见的正样本和具有相似词语偏见的负样本。随后，我们设计了一种改进的去偏对比学习机制，使模型能够学习鲁棒的、与任务相关的特征，并减轻有偏词语的不利影响。大量实验表明了所提出框架的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在多模态讽刺检测中过度依赖文本信息，导致模型学习到文本词语和标签之间的虚假相关性，从而在训练数据和测试数据分布不一致时，泛化能力显著下降。因此，论文旨在解决多模态讽刺检测中由于文本偏见导致的泛化性问题，特别是在分布外（OOD）场景下的性能下降问题。

核心思路：论文的核心思路是通过对比学习，使模型能够学习到与任务更相关的、更鲁棒的特征，同时减少对有偏文本词语的依赖。通过构建正负样本对，正样本具有不同的词语偏见，负样本具有相似的词语偏见，从而引导模型关注更本质的讽刺特征，而非表面的文本词语。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：反事实数据增强和去偏对比学习。首先，利用反事实数据增强方法生成正负样本对，正样本通过改变文本中的关键词来引入不同的词语偏见，负样本则保持关键词不变。然后，设计了一种改进的对比学习机制，鼓励模型学习区分正负样本，从而学习到更鲁棒的特征表示。整体流程是：输入多模态数据，经过数据增强，然后通过对比学习训练模型，最终用于讽刺检测。

关键创新：该论文的关键创新在于将对比学习应用于多模态讽刺检测的去偏问题，并设计了反事实数据增强方法来构建对比学习所需的正负样本对。与传统的对比学习方法不同，该方法更加关注如何消除文本偏见，从而提高模型的泛化能力。

关键设计：反事实数据增强通过替换文本中的关键词来生成正样本，替换的策略需要仔细设计，以确保正样本仍然是讽刺的，但具有不同的词语偏见。对比学习的损失函数也需要进行调整，以更好地适应去偏的目标。具体的损失函数形式未知，需要参考论文细节。网络结构也未知，需要参考论文细节。

📊 实验亮点

该论文通过实验验证了所提出的去偏对比学习框架的有效性。实验结果表明，该框架在分布外多模态讽刺检测任务上取得了显著的性能提升，超过了现有的基线方法。具体的性能数据和提升幅度未知，需要参考论文细节。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体情感分析、舆情监控、智能客服等领域。通过提高模型对讽刺的识别能力，可以更准确地理解用户的情感倾向，从而提供更个性化、更智能的服务。此外，该方法还可以推广到其他多模态任务中，例如视频理解、图像描述等，提高模型在复杂场景下的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Despite commendable achievements made by existing work, prevailing multimodal sarcasm detection studies rely more on textual content over visual information. It unavoidably induces spurious correlations between textual words and labels, thereby significantly hindering the models' generalization capability. To address this problem, we define the task of out-of-distribution (OOD) multimodal sarcasm detection, which aims to evaluate models' generalizability when the word distribution is different in training and testing settings. Moreover, we propose a novel debiasing multimodal sarcasm detection framework with contrastive learning, which aims to mitigate the harmful effect of biased textual factors for robust OOD generalization. In particular, we first design counterfactual data augmentation to construct the positive samples with dissimilar word biases and negative samples with similar word biases. Subsequently, we devise an adapted debiasing contrastive learning mechanism to empower the model to learn robust task-relevant features and alleviate the adverse effect of biased words. Extensive experiments show the superiority of the proposed framework.