一种自适应的多模态语义知识增强框架，用于讽刺语检测

《Expert Systems with Applications》：An Adaptive Multimodal Semantic Knowledge Enhanced Framework for Sarcasm Detection

多模态讽刺检测通过自适应处理管道提取图像情感语义，结合双向跨模态注意力与图注意力机制提升性能，在19,000条推文数据集上验证优于基线模型，并基于ViT架构实现低计算开销。

　　在当今信息高度互联的时代，社交媒体成为人们表达情感和观点的重要平台。然而，随着内容的多样化，单纯依赖文本分析已无法全面捕捉用户的真实意图，尤其是像讽刺（sarcasm）这样复杂的情感表达。讽刺作为一种语言现象，往往通过语言与情感之间的矛盾来传达特定的含义。例如，一个看似积极的句子可能暗含批评或讽刺的意味。因此，如何准确识别社交媒体中的讽刺内容，成为自然语言处理和情感计算领域的重要研究课题。

随着深度学习技术的发展，多模态讽刺检测（Multimodal Sarcasm Detection, MSD）逐渐受到关注。多模态方法通过同时分析文本和图像等不同模态的信息，能够更全面地理解用户的情感表达。特别是在社交媒体中，用户常常用图像与文字相结合的方式来表达讽刺，例如通过表情、场景或图像内容与文本内容之间的反差。这种跨模态的不一致往往能更有效地揭示讽刺的本质。然而，尽管已有大量研究致力于提升多模态讽刺检测的性能，仍然存在一些关键问题尚未得到充分解决。

首先，当前的多模态讽刺检测方法在处理图像中的情感信息时仍显不足。虽然一些模型尝试从图像中提取高阶语义特征，但往往忽略了图像中隐含的情感线索。这些情感线索对于理解讽刺具有重要意义，特别是在图像内容与文本内容之间存在情感矛盾的情况下。例如，一段积极的文字可能配以消极的图像，这种反差可能正是讽刺的关键特征。然而，许多现有方法仅关注图像的视觉内容，而未能有效捕捉其情感表达，从而限制了模型对讽刺的理解能力。

其次，跨模态的语义一致性建模仍然是一个挑战。多模态数据通常来自不同的来源，且各模态之间存在复杂的交互关系。现有的方法在构建跨模态注意力机制时，往往难以充分考虑图像与文本之间的语义关联。此外，一些方法虽然引入了注意力机制，但未能有效融合不同模态的信息，导致模型在处理情感不一致时表现不佳。

为了解决这些问题，本文提出了一种新的多模态讽刺检测框架，该框架通过引入情感感知的语义知识来增强模型的表示能力。具体而言，我们设计了一种自适应的图像处理流程，能够从图像中提取出情感相关的语义信息，并将其作为辅助模态融入到多模态特征表示中。这一过程包括两个关键的注意力机制：双向跨模态注意力和图注意力。双向跨模态注意力机制用于捕捉图像与文本之间的交互关系，而图注意力机制则用于建模图像内部的结构化信息。通过这两种机制的结合，模型能够更全面地分析跨模态的情感不一致，并提高讽刺检测的准确性。

在实验部分，我们使用了两个公开的多模态讽刺检测数据集：MSD 和 MMSD 2.0。这两个数据集共包含约19,000条推文样本，涵盖了多种讽刺表达形式。通过在这些数据集上进行大量实验，我们验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与现有的强基线模型（如DIP和KnowleNet）相比，我们的方法在讽刺检测的准确率和F1-score方面均取得了显著提升。此外，基于Vision Transformer（ViT）的架构使得模型在保持高性能的同时，具有较低的计算开销，为实际应用提供了良好的基础。

本文的创新点主要体现在三个方面。首先，我们提出了一种基于情感感知的视觉语言模型（VLM），该模型通过在图像上进行情感相关的微调，能够更有效地提取图像中的情感信息。这与传统方法不同，传统方法通常依赖于外部情感词典或预定义的情感标签，而我们的方法直接将情感语义融入到图像处理过程中，从而提升了模型的可解释性。其次，我们设计了一种自适应的知识提取管道，该管道能够根据图像中文字的密度自动选择合适的语义提取方式。对于包含大量文字的图像，我们采用光学字符识别（OCR）技术提取文字内容，并将其作为额外的语义信息；而对于文字较少的图像，我们则利用视觉语言模型生成图像描述，以捕捉其中隐含的情感线索。这种自适应机制使得模型能够更灵活地处理不同类型的图像内容，从而提高整体性能。最后，我们提出了一种双路径注意力策略，该策略结合了图注意力和双向跨模态注意力，能够同时建模模态内部的结构化信息和模态之间的语义不一致。这种设计使得模型能够在局部情感冲突和全局跨模态一致性之间进行有效平衡，从而更准确地识别讽刺内容。

在实际应用中，多模态讽刺检测具有重要的意义。例如，在社交媒体监控中，能够准确识别讽刺内容有助于更好地理解公众情绪，从而为政策制定、市场分析和舆情管理提供支持。此外，在情感计算和人机交互领域，讽刺识别也是提升系统理解能力的关键环节。然而，当前的模型在处理讽刺时仍面临诸多挑战，如情感信息的提取、跨模态的语义对齐以及模型的可解释性等。本文提出的框架在一定程度上解决了这些问题，为未来的研究提供了新的思路。

为了进一步验证所提出方法的有效性，我们进行了消融实验，分析了各个组件对模型性能的具体贡献。实验结果表明，情感感知的视觉语言模型在提升模型对图像中情感信息的理解方面起到了关键作用，而双向跨模态注意力机制则在建模图像与文本之间的语义不一致方面表现优异。此外，自适应的知识提取管道也显著提升了模型的泛化能力，使其能够更好地处理不同类型的图像内容。

综上所述，本文提出的多模态讽刺检测框架通过引入情感感知的语义知识，有效提升了模型在识别讽刺内容方面的性能。该方法不仅在准确率和F1-score上优于现有方法，还具备较低的计算开销，适合在实际场景中部署。未来的研究可以进一步探索如何将更多的情感线索融入到模型中，以及如何提升模型在处理复杂跨模态关系时的能力。此外，随着社交媒体内容的不断增长，如何提高模型的处理效率和扩展性也是值得进一步研究的方向。