Comment-aided Video-Language Alignment via Contrastive Pre-training for Short-form Video Humor Detection

📄 arXiv: 2402.09055v3 📥 PDF

作者: Yang Liu, Tongfei Shen, Dong Zhang, Qingying Sun, Shoushan Li, Guodong Zhou

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-04-15)

备注: Accepted by ICMR 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Comment-aided Video-Language Alignment以解决短视频幽默检测问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 短视频幽默检测 多模态对齐 对比预训练 情感计算 社交媒体分析

📋 核心要点

  1. 现有的幽默检测方法在处理短视频和多模态信息时存在不足，难以有效捕捉视频与语言之间的语义关系。
  2. 本文提出的CVLA模型通过对比预训练和多模态对齐，能够更好地整合视频和评论信息，提升幽默检测的准确性。
  3. 实验结果显示，CVLA在多个数据集上表现优异，超越了当前最先进的技术，证明了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

随着短视频分享在社交媒体平台上的影响力不断扩大，多模态幽默检测在情感计算中的重要性日益增加。本文提出了一种新颖的双分支层次模型，称为Comment-aided Video-Language Alignment（CVLA），用于短视频幽默检测（SVHD），通过数据增强的多模态对比预训练实现。CVLA不仅在不同模态通道的原始信号上进行操作，还通过在一致的语义空间中对齐视频和语言组件，生成适当的多模态表示。实验结果表明，CVLA在DY11k和UR-FUNNY两个幽默检测数据集上显著超越了现有的最先进方法和多个竞争基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决短视频幽默检测中的多模态信息整合问题，现有方法在处理视频与语言之间的语义对齐时存在局限性，导致检测效果不佳。

核心思路：CVLA模型通过数据增强的多模态对比预训练，利用视频和评论的语义对齐，生成更为准确的多模态表示，从而提高幽默检测的性能。

技术框架：CVLA模型采用双分支结构，分别处理视频和语言信息，通过对比学习机制进行多模态对齐，最终输出幽默检测结果。主要模块包括视频特征提取、语言特征提取和对比学习模块。

关键创新：CVLA的核心创新在于其对比预训练方法，通过有效对齐视频和语言信息，克服了传统方法在多模态融合中的不足，提升了模型的整体性能。

关键设计：模型设计中采用了特定的损失函数来优化对比学习过程，并在网络结构上进行了优化，以确保视频和语言特征的有效融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CVLA在DY11k和UR-FUNNY数据集上的表现显著优于现有最先进方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了模型的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、短视频平台的幽默内容推荐以及情感分析等。通过提高幽默检测的准确性，能够帮助平台更好地理解用户偏好，提升用户体验，未来可能对内容创作和传播产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The growing importance of multi-modal humor detection within affective computing correlates with the expanding influence of short-form video sharing on social media platforms. In this paper, we propose a novel two-branch hierarchical model for short-form video humor detection (SVHD), named Comment-aided Video-Language Alignment (CVLA) via data-augmented multi-modal contrastive pre-training. Notably, our CVLA not only operates on raw signals across various modal channels but also yields an appropriate multi-modal representation by aligning the video and language components within a consistent semantic space. The experimental results on two humor detection datasets, including DY11k and UR-FUNNY, demonstrate that CVLA dramatically outperforms state-of-the-art and several competitive baseline approaches. Our dataset, code and model release at https://github.com/yliu-cs/CVLA.