Reading Between the Frames: Interpreting Implicit and Non-literal Meaning in Social Media Videos
作者: Yang Wang, Yanan Ma, Yiqi Liu, Zi Yan Chang, Chi-Li Chen, Chia-Yi Hsiao, Tyler Loakman, Aline Villavicencio, Chenghao Xiao, Chenghua Lin
分类: cs.CL
发布日期: 2026-08-05
💡 一句话要点
提出DrivelHub+以解决社交媒体视频隐含意义理解问题
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社交媒体视频 隐含意义理解 多模态推理 视频语言模型 上下文分析
📋 核心要点
- 核心问题：现有视频语言模型在理解社交媒体视频的隐含和非字面意义方面存在显著不足，难以处理多模态线索的复杂性。
- 方法要点：论文提出DrivelHub+基准，专注于评估模型在多模态推理中的能力，特别是隐含叙述的理解。
- 实验或效果：通过对比现有模型，展示了在视频到文本和文本到视频检索任务中的性能差距，揭示了模型在理解层面的不足。
📝 摘要（中文）
社交媒体视频常常传达超越可见动作、字幕或语言的意义。普通片段可能因多模态线索和文化背景的交互而变得幽默、讽刺或讽刺，这使得此类内容成为视频语言模型的难题。本文提出了DrivelHub+，一个用于评估模型是否能够推断社交媒体视频隐含、非线性和修辞层次意义的基准。DrivelHub+包含1000个来自社交媒体的视频，每个视频都有人工撰写的隐含叙述解释。与传统的视频理解任务不同，我们的基准侧重于上下文多模态推理，评估当前视频语言模型在解释和表示两个方面的表现。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决社交媒体视频中隐含和非字面意义的理解问题。现有方法主要集中在视频的表面内容识别，难以捕捉其深层次的文化和语境信息。
核心思路：论文的核心解决思路是通过构建DrivelHub+基准，提供一个包含多模态线索和隐含叙述的视频数据集，以评估模型的上下文推理能力。这样的设计旨在促使模型不仅描述视频内容，还能推断其深层意义。
技术框架：整体架构包括视频数据收集、隐含叙述标注、模型评估两个主要模块。首先收集1000个社交媒体视频，并为每个视频提供人工撰写的隐含叙述。然后，评估模型在解释和表示两个方面的能力。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了针对隐含意义的多模态推理评估，区别于传统的仅关注视频内容的理解方法。
关键设计：在模型评估中，采用了推理作为检索的策略，测试模型在视频到文本和文本到视频的匹配能力，关注模型表示与隐含叙述之间的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，当前视频语言模型在隐含意义理解方面存在显著性能差距，尤其在视频到文本和文本到视频的检索任务中，模型的表现未能达到预期。通过DrivelHub+基准的引入，能够有效诊断模型的不足之处，为未来的研究提供方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、自动化视频理解和情感分析等。通过提升模型对隐含意义的理解能力，可以更好地服务于内容推荐、广告投放和舆情监测等实际场景，具有重要的商业价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
Social media videos often communicate meanings that go beyond their visible actions, captions, or speech. A mundane clip may become humorous, ironic, or satire only through the interaction of multimodal cues and cultural context, making such content a difficult test case for video-language models. In this paper, we introduce \textit{DrivelHub+}, a benchmark for evaluating whether models can infer the implicit, non-linear, and rhetorically layered meanings of social media videos that appear nonsensical on the surface but convey deliberate pragmatic meanings. DrivelHub+ consists of 1,000 videos collected from social media, each annotated with a human-written implicit narrative explanation. Unlike conventional video understanding tasks focused on recognition or description, we present a benchmark that targets contextual multimodal reasoning. We evaluate current video-language models from two perspectives: explanation, where models must explain the pragmatic comprehension of a video in natural language; and representation, where we adapt reasoning-as-retrieval to test whether model representations align videos with their corresponding implicit narratives in both video-to-text and text-to-video retrieval. Our benchmark provides a diagnostic setting for measuring the gap between multimodal perception and pragmatic comprehension, asking whether current models can move beyond describing what is shown to inferring what is meant.