論文の概要: LLM-Guided Semantic Relational Reasoning for Multimodal Intent Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01337v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 10:18:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.644
• Title: LLM-Guided Semantic Relational Reasoning for Multimodal Intent Recognition
• Title（参考訳）: マルチモーダルインテント認識のためのLLM誘導意味関係推論
• Authors: Qianrui Zhou, Hua Xu, Yifan Wang, Xinzhi Dong, Hanlei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル信号から人間の意図を理解する新しい手法を提案する。 この方法は、大きな言語モデル(LLM)の拡張的な知識を活用して意味的基盤を確立する。 マルチモーダルな意図と対話行動タスクの実験は、LGSRRが最先端の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.683883775425821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding human intents from multimodal signals is critical for analyzing human behaviors and enhancing human-machine interactions in real-world scenarios. However, existing methods exhibit limitations in their modality-level reliance, constraining relational reasoning over fine-grained semantics for complex intent understanding. This paper proposes a novel LLM-Guided Semantic Relational Reasoning (LGSRR) method, which harnesses the expansive knowledge of large language models (LLMs) to establish semantic foundations that boost smaller models' relational reasoning performance. Specifically, an LLM-based strategy is proposed to extract fine-grained semantics as guidance for subsequent reasoning, driven by a shallow-to-deep Chain-of-Thought (CoT) that autonomously uncovers, describes, and ranks semantic cues by their importance without relying on manually defined priors. Besides, we formally model three fundamental types of semantic relations grounded in logical principles and analyze their nuanced interplay to enable more effective relational reasoning. Extensive experiments on multimodal intent and dialogue act recognition tasks demonstrate LGSRR's superiority over state-of-the-art methods, with consistent performance gains across diverse semantic understanding scenarios. The complete data and code are available at https://github.com/thuiar/LGSRR.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル信号から人間の意図を理解することは、人間の行動を分析し、現実世界のシナリオにおける人間と機械の相互作用を強化するために重要である。 しかし、既存の手法は、複雑な意図理解のための微粒な意味論に対する関係推論を制約し、モダリティレベル依存の限界を示す。 本稿では,LLM-Guided Semantic Relational Reasoning (LGSRR)法を提案する。 具体的には,後続の推論のガイダンスとして,手動で定義した先行概念を頼らずに,自律的に記述し,重要度によってセマンティック・キューをランク付けする,浅層から深層までのチェーン・オブ・ソート(CoT)によって,微粒なセマンティクスを抽出する手法を提案する。 さらに、論理原理に基づく3つの基本的意味関係を形式的にモデル化し、それらの曖昧な相互作用を分析し、より効果的な関係推論を可能にする。 マルチモーダルな意図と対話行動認識タスクに関する広範な実験は、LGSRRが最先端の手法よりも優れていることを示した。 完全なデータとコードはhttps://github.com/thuiar/LGSRRで入手できる。

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