WisdoM: Improving Multimodal Sentiment Analysis by Fusing Contextual World Knowledge

📄 arXiv: 2401.06659v2 📥 PDF

作者: Wenbin Wang, Liang Ding, Li Shen, Yong Luo, Han Hu, Dacheng Tao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-02-20)

💡 一句话要点

提出WisdoM框架以提升多模态情感分析效果

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

关键词: 多模态情感分析 上下文知识 视觉语言模型 情感分析 数据融合 深度学习 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态情感分析方法大多依赖表面信息，未能有效整合上下文世界知识，限制了分析效果。
  2. 本文提出WisdoM框架，通过大型视觉语言模型提取上下文知识，增强多模态情感分析的准确性。
  3. 实验结果显示，WisdoM在五种先进方法中平均提升了1.96%的F1分数，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

情感分析领域正在快速发展，利用多种数据模态（如文本和图像）进行分析。然而，现有研究大多依赖表面信息，忽视了上下文世界知识的融入，限制了多模态情感分析（MSA）的能力。本文提出了一种名为WisdoM的插件框架，通过利用大型视觉语言模型（LVLMs）引导的上下文世界知识，增强MSA。WisdoM全面分析图像和相应文本，同时生成相关上下文。为减少上下文中的噪声，我们还引入了一种无训练的上下文融合机制。实验结果表明，我们的方法在多个先进方法中平均提升了1.96%的F1分数。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态情感分析中对上下文世界知识的忽视问题。现有方法往往仅依赖于表面信息，导致分析效果受限。

核心思路：WisdoM框架通过利用大型视觉语言模型（LVLMs）提取和融合上下文知识，旨在提升多模态情感分析的准确性和深度。

技术框架：WisdoM的整体架构包括两个主要模块：首先，使用LVLMs对图像和文本进行综合分析；其次，采用无训练的上下文融合机制来减少噪声并提升信息质量。

关键创新：WisdoM的核心创新在于引入上下文世界知识的融合机制，这一设计使得模型能够超越传统方法的表面分析，深入理解情感背景。

关键设计：在技术细节上，WisdoM采用了无训练的上下文融合方法，避免了传统训练过程中的噪声干扰，同时在网络结构上进行了优化，以确保信息的高效传递和处理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，WisdoM框架在多模态情感分析任务中表现出色，平均提升了1.96%的F1分数，相较于五种先进的基线方法，显示出显著的性能优势。这一结果验证了上下文世界知识在情感分析中的重要性。

🎯 应用场景

WisdoM框架在社交媒体分析、市场情感监测和用户反馈处理等领域具有广泛的应用潜力。通过提升情感分析的准确性，能够为企业和研究机构提供更深入的用户洞察，进而优化产品和服务。未来，该方法还可扩展至其他多模态任务，如图像描述生成和视频理解等。

📄 摘要（原文）

Sentiment analysis is rapidly advancing by utilizing various data modalities (e.g., text, image). However, most previous works relied on superficial information, neglecting the incorporation of contextual world knowledge (e.g., background information derived from but beyond the given image and text pairs) and thereby restricting their ability to achieve better multimodal sentiment analysis (MSA). In this paper, we proposed a plug-in framework named WisdoM, to leverage the contextual world knowledge induced from the large vision-language models (LVLMs) for enhanced MSA. WisdoM utilizes LVLMs to comprehensively analyze both images and corresponding texts, simultaneously generating pertinent context. To reduce the noise in the context, we also introduce a training-free contextual fusion mechanism. Experiments across diverse granularities of MSA tasks consistently demonstrate that our approach has substantial improvements (brings an average +1.96% F1 score among five advanced methods) over several state-of-the-art methods.