CrisisKAN: Knowledge-infused and Explainable Multimodal Attention Network for Crisis Event Classification

📄 arXiv: 2401.06194v1 📥 PDF

作者: Shubham Gupta, Nandini Saini, Suman Kundu, Debasis Das

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-01-11

💡 一句话要点

提出CrisisKAN以解决危机事件分类中的多模态语义差距问题

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

关键词: 多模态融合 危机事件分类 可解释性 知识注入 社交媒体分析

📋 核心要点

  1. 现有的多模态事件分类方法在图像与文本特征的语义桥接上存在困难，且模型的黑箱特性影响了结果的可解释性。
  2. CrisisKAN通过结合维基百科的外部知识和引导交叉注意力模块，解决了多模态数据整合中的语义差距问题。
  3. 在CrisisMMD数据集上的实验结果显示，CrisisKAN在多个危机特定任务中表现优于现有的最先进方法，提升了分类性能。

📝 摘要（中文）

社交媒体的广泛使用已成为识别各种事件的实时信息新来源，包括图像、文本等。尽管基于图像和文本的事件分类快速发展，但现有的最先进模型在图像和文本特征之间的语义桥接上面临挑战，且模型的黑箱特性使得其结果难以解释，影响在灾难等高风险情境中的信任建立。此外，社交媒体帖子字数限制可能导致对特定事件的偏见。为了解决这些问题，本文提出了CrisisKAN，一种新颖的知识注入和可解释的多模态注意力网络，结合了来自维基百科的外部知识以分类危机事件。通过提出的维基提取算法，丰富了文本信息的上下文理解，并实现了引导交叉注意力模块以填补视觉和文本数据的语义差距。通过Gradient-weighted Class Activation Mapping（Grad-CAM）方法，确保了模型预测的可靠性。综合实验结果表明，CrisisKAN在危机特定任务和设置中超越了现有的最先进方法，提供了可解释的多模态事件分类的新视角。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态事件分类中图像和文本特征之间的语义差距，以及模型结果的可解释性问题。现有方法在处理社交媒体信息时，往往无法有效整合不同模态的数据，导致分类效果不佳。

核心思路：CrisisKAN的核心思路是通过引入外部知识（如维基百科）来增强文本信息的上下文理解，并利用引导交叉注意力模块来有效整合视觉和文本信息，从而提高分类的准确性和可解释性。

技术框架：CrisisKAN的整体架构包括三个主要模块：1) 维基知识提取模块，用于从维基百科中提取相关知识；2) 多模态融合模块，利用引导交叉注意力机制整合图像和文本特征；3) 可解释性模块，采用Grad-CAM方法提供模型预测的可解释性。

关键创新：CrisisKAN的关键创新在于其知识注入机制和引导交叉注意力模块，这些设计使得模型能够有效填补不同模态之间的语义差距，并提供可解释的分类结果，与现有方法相比具有显著优势。

关键设计：在模型设计中，使用了特定的损失函数来优化多模态特征的融合效果，并通过Grad-CAM实现对模型预测的可视化解释。此外，维基知识提取算法的设计也确保了知识的相关性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在CrisisMMD数据集上的实验结果表明，CrisisKAN在多个危机特定任务中显著优于现有的最先进方法，分类准确率提升幅度达到XX%。通过Grad-CAM方法，模型的可解释性得到了有效增强，提供了对预测结果的清晰解释。

🎯 应用场景

CrisisKAN在危机事件分类中的应用潜力巨大，尤其是在自然灾害、公共卫生事件等高风险场景中。通过提供可解释的分类结果，该模型能够帮助决策者快速获取关键信息，从而做出及时有效的响应。此外，CrisisKAN的设计理念也可扩展到其他多模态信息处理领域，如社交媒体监测和情感分析等。

📄 摘要（原文）

Pervasive use of social media has become the emerging source for real-time information (like images, text, or both) to identify various events. Despite the rapid growth of image and text-based event classification, the state-of-the-art (SOTA) models find it challenging to bridge the semantic gap between features of image and text modalities due to inconsistent encoding. Also, the black-box nature of models fails to explain the model's outcomes for building trust in high-stakes situations such as disasters, pandemic. Additionally, the word limit imposed on social media posts can potentially introduce bias towards specific events. To address these issues, we proposed CrisisKAN, a novel Knowledge-infused and Explainable Multimodal Attention Network that entails images and texts in conjunction with external knowledge from Wikipedia to classify crisis events. To enrich the context-specific understanding of textual information, we integrated Wikipedia knowledge using proposed wiki extraction algorithm. Along with this, a guided cross-attention module is implemented to fill the semantic gap in integrating visual and textual data. In order to ensure reliability, we employ a model-specific approach called Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) that provides a robust explanation of the predictions of the proposed model. The comprehensive experiments conducted on the CrisisMMD dataset yield in-depth analysis across various crisis-specific tasks and settings. As a result, CrisisKAN outperforms existing SOTA methodologies and provides a novel view in the domain of explainable multimodal event classification.