CaRGo-T: Causal Reasoning Graph-of-Thought improves Multimodal Humor Comprehension

📄 arXiv: 2608.23172v1 📥 PDF

作者: Abhilash Nandy, Rahul Seetharaman, Aman Bansal, Rounak Saha, Manav Nitin Kapadnis, Millon Madhur Das, Pawan Goyal, Niloy Ganguly

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2026-08-24

备注: 18 pages, 5 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CaRGo-T以解决多模态幽默理解问题

🎯 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: 多模态幽默理解 因果推理 图形推理 视觉-语言模型 幽默检测 推理框架

📋 核心要点

  1. 现有方法在幽默理解上存在不足，难以捕捉复杂的因果关系和上下文信息。
  2. CaRGo-T通过图形化的因果推理结构来表示幽默内容的关系，提升了推理的有效性。
  3. 实验结果显示，CaRGo-T在幽默理解上提升了约1-20%的性能，在幽默检测上提升了1-3%。

📝 摘要（中文）

大规模视觉-语言模型（VLMs）在多模态任务中展现出卓越的灵活性，但幽默理解仍然具有挑战性，因为幽默内容往往依赖于实体、事件、上下文及隐含关系之间的微妙互动。这些互动涉及复杂的推理链，传统的提示或线性推理难以捕捉。本文提出CaRGo-T（因果推理思维图），作为一种推理框架，将多模态幽默背后的因果和上下文关系表示为轻量级图形推理结构。该图形被序列化为由VLM生成的代码表示，随后可由同一或不同的VLM进行解释，以在零-shot或上下文学习设置中生成最终预测。我们在四个涵盖讽刺、讽刺和表情包等多种幽默内容的数据集上评估CaRGo-T，实验表明其在幽默理解和检测方面均显著优于现有基线。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决多模态幽默理解中的因果关系和上下文信息捕捉不足的问题。现有方法往往无法有效处理幽默内容中复杂的推理链，导致理解效果不佳。

核心思路：CaRGo-T的核心思路是将幽默内容的因果和上下文关系表示为图形结构，通过图形化推理来增强模型的理解能力。这种设计使得模型能够更好地捕捉幽默内容中的微妙互动。

技术框架：CaRGo-T的整体架构包括图形推理模块和序列化表示模块。首先，模型通过图形结构表示幽默内容的因果关系，然后将该图形序列化为代码表示，最后由VLM进行解码和预测。

关键创新：CaRGo-T的主要创新在于其图形化的因果推理结构，这与传统的线性推理方法本质上不同，能够更有效地捕捉多模态内容中的复杂关系。

关键设计：在设计上，CaRGo-T采用了轻量级的图形结构，确保推理过程的高效性。此外，模型的损失函数和参数设置经过精心调整，以优化幽默理解和检测的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CaRGo-T在幽默理解上相较于现有基线提升了约1-20%的性能，在幽默检测上提升了1-3%。此外，使用互信息分析显示，CaRGo-T生成的推理表示包含了更多与目标输出相关的信息，进一步验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、在线幽默生成和人机交互等。通过提升幽默理解能力，CaRGo-T能够为用户提供更智能的内容推荐和互动体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large-scale vision-language models (VLMs) have demonstrated remarkable versatility across a wide range of multimodal tasks. However, understanding humor remains challenging because humorous content often depends on subtle interactions among entities, events, context, and implicit relationships across image and text modalities. These interactions can involve complex chains of reasoning that are difficult to capture through conventional prompting or linear chain-of-thought reasoning. In this work, we propose CaRGo-T (Causal Reasoning Graph-of-Thought), a reasoning framework that represents the causal and contextual relationships underlying multimodal humor as a lightweight graph-based reasoning structure. The graph is serialized into a code-based representation generated by a VLM, which can subsequently be interpreted by the same or a different VLM to produce the final prediction in zero-shot or in-context learning settings. We evaluate CaRGo-T on humor understanding and humor detection across four datasets spanning diverse forms of comedic content, including satire, sarcasm, and memes. Experiments with state-of-the-art commercial and open-source VLMs show that CaRGo-T consistently improves performance over existing reasoning-based baselines, achieving gains of approximately 1-20% on humor understanding and 1-3% on humor detection. Further analysis using mutual information indicates that the reasoning representations produced by CaRGo-T contain more information relevant to the target output than those generated by baseline reasoning approaches. Code is available at https://github.com/abhi1nandy2/CaRGo-T.