論文の概要: Debiasing Multimodal Sarcasm Detection with Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10493v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 16:14:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 16:19:45.270023
• Title: Debiasing Multimodal Sarcasm Detection with Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習によるマルチモーダルサーカズム検出の偏り
• Authors: Mengzhao Jia, Can Xie, Liqiang Jing
• Abstract要約: コントラスト学習を伴うマルチモーダルサルカズム検出フレームワークを提案する。 特に,非類似な単語バイアスを持つ正のサンプルを構築するために,まず反実データ拡張を設計する。 我々は、モデルが堅牢なタスク関連特徴を学習できるようにするために、適応型偏りの対照的な学習メカニズムを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.43710908542843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite commendable achievements made by existing work, prevailing multimodal sarcasm detection studies rely more on textual content over visual information. It unavoidably induces spurious correlations between textual words and labels, thereby significantly hindering the models' generalization capability. To address this problem, we define the task of out-of-distribution (OOD) multimodal sarcasm detection, which aims to evaluate models' generalizability when the word distribution is different in training and testing settings. Moreover, we propose a novel debiasing multimodal sarcasm detection framework with contrastive learning, which aims to mitigate the harmful effect of biased textual factors for robust OOD generalization. In particular, we first design counterfactual data augmentation to construct the positive samples with dissimilar word biases and negative samples with similar word biases. Subsequently, we devise an adapted debiasing contrastive learning mechanism to empower the model to learn robust task-relevant features and alleviate the adverse effect of biased words. Extensive experiments show the superiority of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 既存の研究による賞賛に値する成果にもかかわらず、マルチモーダルサーカズム検出研究は、視覚情報よりもテキストコンテンツに依存している。 それは避けられないほど、テキストの単語とラベルの間のスプリアスな相関を誘発し、モデルの一般化能力を著しく阻害する。 この問題に対処するために,我々は,トレーニングやテストの設定で単語の分布が異なる場合に,モデルの一般化性を評価することを目的とした,out-of-distribution (ood) multimodal sarcasm detectionのタスクを定義する。 さらに, 頑健なOOD一般化のためのバイアス付きテキスト因子の有害な影響を軽減することを目的とした, コントラスト学習によるマルチモーダルサルカズム検出フレームワークを提案する。 特に,異なる単語バイアスを持つ正のサンプルと類似した単語バイアスを持つ負のサンプルを構築するために,反実データ拡張を最初に設計する。 次に,適応型デバイアス型コントラスト学習機構を考案し,頑健なタスク関連特徴を学習し,バイアス付き単語の悪影響を緩和する。 大規模な実験は提案フレームワークの優位性を示している。

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