要点总结 #
**多模态实体情感分析（MEBSA）**是一项新兴任务，旨在从多模态输入中同时检测实体、情感和实体类别。然而，现有方法通常需要大量标注数据，这在实际应用中成本高昂且耗时。为了减少对标注数据的依赖，本文探索了使用ChatGPT进行上下文学习（ICL）的潜力，提出了一个通用的ICL框架，支持零样本和少样本学习。通过引入实体感知对比学习模型，本文进一步提升了少样本学习的效果，能够有效检索与测试样本相似的示例样本。
本文的主要贡献包括：首次在MEBSA任务中引入上下文学习，减少了数据标注的需求；开发了一种基于实体感知对比学习的ICL框架，能够有效检索相似的示例样本；实验表明，该框架在四个MEBSA子任务上表现优异，甚至超越了许多现有的微调方法。通过对比学习模型，本文显著提升了少样本学习的性能，展示了其在多模态情感分析中的潜力。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究的重要性在于，它通过减少对标注数据的依赖，显著降低了多模态情感分析的成本和复杂性。与当前研究趋势相关，随着大语言模型（LLMs）的兴起，本文展示了如何利用这些模型进行少样本学习，提升多模态任务的性能。未来研究方向可以进一步探索如何将这一框架应用于其他多模态任务，并研究如何优化对比学习模型以提升检索效果。
图表分析 #
MEBSA子任务示例 #
🔼 图1展示了多模态实体情感分析(MEBSA)的不同子任务的输出示例。MEBSA 任务旨在从多模态输入中同时识别实体、情感和实体类别。该图提供了理解 MEBSA 任务中每个子任务的关键目标和输出形式的直观方式。首先，该图通过提供一个示例输入（文本和图片），展示了 MEBSA 中每个子任务的期望输出。对于多模态实体提取（MEE）子任务，目标是识别输入中出现的所有实体，如图片中的“young baseball players”。对于多模态实体情感分类（MESC）子任务，目标是确定给定实体的 sentiment，这里没有明确展示。对于多模态实体情感对提取（MESPE）子任务，目标是识别实体及其对应的情感，例如，图中虽然没有明确说明，但是可以理解为从图片中提取(players, Positive) 情感对。最后，对于多模态实体类别情感三元组提取（MECSTE）子任务，目标是识别实体及其对应的类别和情感，例如图中虽然没有明确说明，但是可以理解为从图片中提取(players, sport-team, Positive)这样的三元组。从图示的例子中，可以清楚地看到这些子任务之间的差异以及它们在理解多模态数据中的情感表达方面的复杂性。此外，图1强调了MEBSA任务的关键点：它不仅关注文本中的情感，还考虑了视觉信息。这使得 MEBSA 成为一个复杂且有前景的研究领域，因为它能更全面地理解人类在社交媒体等平台上的观点表达。总而言之，图1有效地说明了MEBSA中不同子任务的范围，为后续研究提供了直观的背景。
更多图表分析
MEBSA子任务示例图 #
🔼 该图（Fig. 1）以一个具体的例子展示了多模态实体情感分析（MEBSA）的四个子任务的不同输出。输入包括一段文本和一个图片，MEBSA的目标是从这两个模态中提取实体、类别和情感信息。具体来说，该图展示了针对同一输入，不同子任务的预期输出结果：1）多模态实体提取（MEE）任务旨在识别输入中的所有实体，例如图中的“iPhone”和“apple”。2）多模态实体情感分类（MESC）任务则在已知实体的基础上，判断这些实体的情感极性，例如图中，“iPhone”的情感是“negative”，“apple”的情感是“positive”。3）多模态实体情感对提取（MESPE）任务旨在识别实体及其对应的情感，例如图中，输出“iPhone-negative”和“apple-positive”对。4）多模态实体类别情感三元组提取（MECSTE）任务则进一步识别实体的类别信息，并将其和情感信息整合，例如图中，“iPhone”的类别是“product”，“apple”的类别是“food”，输出“iPhone-product-negative”和“apple-food-positive”三元组。该图清晰地解释了 MEBSA 任务中不同子任务的输出目标，有助于读者理解该研究的重点。从内容上看，该图突出了MEBSA任务的复杂性和多模态融合的必要性，表明不同子任务侧重点不同，对于理解整体模型的功能至关重要。图例简明扼要，没有复杂的视觉元素，易于理解。该图在论文中起到了定义任务和澄清概念的关键作用。
不同MEBSA子任务的输出示例 #
🔼 该图展示了多模态实体情感分析（MEBSA）中不同子任务的输出示例。该图以文本和图像作为输入，阐释了多模态实体抽取（MEE）、多模态实体情感分类（MESC）、多模态实体情感对抽取（MESPE）和多模态实体类别情感三元组抽取（MECSTE）这四个子任务的区别。在MEE任务中，模型需要识别输入中的所有实体，例如“players”和“baseball”等。MESC任务旨在判断给定实体的情感极性，例如，对于“players”的观点是“neutral”，而对于“baseball”则是“positive”。MESPE任务则需要同时识别实体及其对应的情感极性，例如，输出“[players, neutral], [baseball, positive]”。MECSTE任务在MESPE的基础上进一步扩展，要求识别实体、类别和情感三元组，例如“[players, sport, neutral], [baseball, sport, positive]”。该图简洁明了地对比了这四个子任务，直观地展示了MEBSA任务中不同层面的信息抽取需求。通过此图，读者可以快速理解每个子任务的目标和输出形式，从而更好地理解后续提出的模型和方法。此外，该图还为研究者提供了一个清晰的MEBSA任务框架，为相关研究提供了一个很好的起点。此图在论文中起到了重要的铺垫作用，帮助读者理解后续研究内容。整体而言，该图的布局合理、信息明确，有效地传达了MEBSA任务的核心概念。
ICL框架流程图 #
🔼 该图展示了文章提出的基于实体感知的对比学习的上下文学习（ICL）框架的整体流程。该框架主要分为三个步骤：输入构建、样本检索和上下文学习。在输入构建阶段，原始文本输入和视觉输入首先被处理。视觉输入通过BLIP模型转换为图像描述文本，并通过视觉问答（VQA）的方式提取图像中的实体和情感信息，这些视觉信息被转化为辅助句子。然后，这些辅助句子与原始文本输入结合，形成多模态输入。在样本检索阶段，通过实体感知的对比学习模型，计算训练集中样本与测试样本之间的相似度。该对比学习模型通过一个评分函数来量化样本之间的相似度，并构建正负样本对进行训练。在上下文学习阶段，选出与测试样本最相似的几个训练样本，并结合任务指令形成提示，输入ChatGPT进行预测。图中的下方部分展示了如何生成用于训练对比学习模型的数据。该框架的目标是利用少量的训练样本，通过ChatGPT强大的推理能力，有效解决多模态实体情感分析（MEBSA）任务中的四个子任务：多模态实体提取（MEE）、多模态基于实体的情感分类（MESC）、多模态实体-情感对提取（MESPE）和多模态实体-类别-情感三元组提取（MECSTE）。这种方法减少了对大量标注数据的依赖，降低了计算资源的需求。该框架还体现了通过辅助视觉信息来增强文本理解的思路，以及如何通过对比学习来优化样本选择过程，从而提高ICL的性能。
总结来说，该图清晰地阐述了作者提出的创新框架，利用了视觉辅助信息和对比学习来提升上下文学习在多模态实体情感分析任务上的效果。
不同MEBSA子任务的ICL模式 #
🔼 图3展示了针对多模态实体情感分析（MEBSA）不同子任务提出的上下文学习（ICL）模式。该模式旨在利用大型语言模型（LLM）如ChatGPT来执行零样本学习和少样本学习。该图清晰地阐述了如何根据不同子任务（MEE、MESC、MESPE和MECSTE）调整输入和输出格式，并展示了任务指令、零样本指令和少样本指令在整个流程中的作用。在任务指令部分，针对每个子任务（实体提取、情感分类、实体-情感对提取和实体-类别-情感三元组提取）都有详细的描述，明确了输入和预期输出格式。零样本指令部分，模型直接基于测试样本生成输出，而不使用任何示范样本。而少样本指令部分，则包括多个示范样本（用户输入和助手标签），以及最后的测试样本。这使得模型可以通过学习示范样本中的模式来更好地理解任务，并提升预测效果。整个流程从输入文本和视觉辅助信息开始，经过ChatGPT处理后，最终输出符合每个子任务要求的标签结果。该图强调了ICL方法在无需大量训练数据的情况下，利用LLMs解决MEBSA任务的潜力，并且展示了如何通过不同的指令策略来实现这一目标。图中的设计清晰地体现了该研究方法的关键步骤和技术思路，有助于读者理解如何利用LLMs执行多模态情感分析任务。此外，本图还暗示了通过选择合适的演示样本，可以进一步提高模型的性能。
不同模型检索结果对比 #
🔼 该表格对比了两种不同的方法在检索少量示例时的效果：基于实体感知的对比学习模型和 BERT 模型。表格展示了在给定的查询下，两种模型检索出的前三个示例，并提供了每个示例的标签。查询语句是关于巴塞罗那足球队赢得西甲冠军的，标签包括实体、实体类型以及情感极性。基于实体感知的对比学习模型检索到的前三个示例都与足球相关，标签中的实体类型包括运动员、体育联盟、体育团队等，情感倾向则包括积极和中性。相比之下，BERT 模型检索到的示例中，只有第一个示例（关于足球比赛）与查询相关，其他两个示例（关于音乐人和篮球比赛）则与查询主题关系不大。此外，BERT 模型检索的示例在标签的实体类型和情感极性上也与查询的标签存在差异。这表明，基于实体感知的对比学习模型在检索与查询语义更相关的示例方面表现更优，而 BERT 模型则容易受到语义无关示例的干扰。这证明了实体感知对比学习模型在处理与上下文相关的检索任务时的优势，能够更准确地捕捉到输入数据中的语义信息。该对比突出了在复杂任务中，使用专门训练的模型进行示例检索的重要性，以便为后续的机器学习模型提供更合适的上下文信息。
few-shot示例 #
🔼 该图展示了论文中提出的 ICL 框架在 MECSTE 子任务上选择的 few-shot 示例。这些示例旨在说明该框架如何为给定的测试样本选择相关的演示样本，以提高模型的性能。该图表呈现了 5 个 few-shot 样本，每个样本都包含原始文本、实体、类别和情感标签。从图中可以看出，这些 few-shot 样本的内容涵盖了体育、音乐等多个主题，并包含对应的标签信息。这些标签信息包括实体类型（例如，运动员、音乐家、体育队）、情感极性（例如，积极、中性）以及一些其他类别信息，如赛事、专辑等。仔细观察这些样本，可以发现它们与一般的社交媒体帖子类似，其中包含用户分享的观点和感受，并带有相应的标签。例如，“Excited to talk w/ @Fullcoursemeelz later tonight about his career at Stony Brook and his future in the NBA!” 这句话带有多个标签，分别指向运动员、体育队和体育赛事。同时，图中还展示了每个样本所对应的视觉信息，虽然这些图片并没有直接参与到 ICL 的过程中，但它作为多模态信息，在模型进行训练和推理的过程中起到重要作用。此外，图中的每个 few-shot 样本都包含详细的标签信息，这些标签不仅有助于模型理解输入的语义，同时也为模型提供了清晰的输出格式。通过展示这些 few-shot 示例，该图旨在说明所提出的 ICL 框架能够有效地选择与测试样本相关的演示样本。这些示例的标签与测试样本的标签在类别和情感上具有高度的相似性，从而提升了模型在 MECSTE 子任务上的表现。该图及其相关描述强调了本文提出的 ICL 框架的有效性，以及在实际应用中选择合适的 few-shot 示例的重要性。
深度解读 #
ICL框架创新 #
本论文提出了一种基于上下文学习（In-Context Learning, ICL）的创新框架，用于多模态实体情感分析（MEBSA）。传统的MEBSA方法依赖于大量标注数据进行模型微调，而本文通过引入ChatGPT这一大型语言模型，探索了在零样本和少样本学习场景下的应用潜力。ICL框架的核心在于通过任务指令和少量示例样本，激发模型的推理能力，从而生成预测结果。 为了进一步提升少样本学习的性能，作者开发了一种实体感知对比学习模型，通过检索与测试样本相似的示例样本，显著提高了模型的预测准确性。实验结果表明，该框架在四个MEBSA子任务上均优于其他基线ICL方法，甚至在某些任务上超越了现有的微调模型。这种创新方法不仅减少了对标注数据的依赖，还显著降低了计算资源的消耗，具有广泛的应用前景。
实体感知对比学习 #
本文提出的实体感知对比学习模型是ICL框架的核心创新之一。该模型通过构建正负样本对，训练一个能够有效检索与测试样本相似示例的检索器。具体来说，作者设计了一个评分函数，综合考虑了样本的文本输入、视觉模态生成的辅助句子以及标签的相似性，从而构建正负样本对。 通过对比学习，模型能够学习到样本的语义表示，并在推理阶段检索出与测试样本最相似的示例。实验表明，这种基于对比学习的检索器显著提升了少样本学习的性能，尤其是在多元素提取任务（如MESPE和MECSTE）上表现尤为突出。这种方法的优势在于，它不仅减少了标注数据的依赖，还通过对比学习增强了模型的泛化能力，为未来的多模态情感分析研究提供了新的思路。
多模态输入构建 #
本文提出了一种多模态输入构建方法，将视觉输入转化为文本信息，以便ChatGPT进行处理。具体来说，作者使用BLIP模型生成图像描述、检测视觉实体和情感，并将这些信息转化为辅助句子，与原始文本输入结合。这种多模态输入构建方法不仅解决了ChatGPT无法直接处理视觉输入的问题，还为模型提供了更丰富的上下文信息。 实验结果表明，这种输入构建方法在多个MEBSA子任务上均取得了显著的效果提升。特别是在少样本学习场景下，辅助句子的引入帮助模型更好地理解任务指令，从而生成更准确的预测结果。 这种多模态输入构建方法为未来的多模态情感分析研究提供了重要的技术参考。
少样本学习优化 #
本文通过少样本学习优化，显著提升了ICL框架在MEBSA任务中的性能。传统的少样本学习方法通常随机选择示例样本，容易引入噪声，影响模型性能。本文提出的实体感知对比学习模型通过检索与测试样本语义相似的示例，有效减少了噪声的干扰。 实验结果表明，使用10个示例样本时，模型性能达到最佳，进一步增加示例数量反而会导致性能下降。这种优化方法不仅减少了计算资源的消耗，还显著降低了数据标注的需求，为实际应用中的大规模多模态数据分析提供了可行的解决方案。 此外，作者还通过定量分析验证了示例样本与测试样本在标签上的相似性，进一步证明了该方法的有效性。
未来研究方向 #
本文为未来的多模态实体情感分析研究提供了多个潜在的研究方向。首先，尽管本文的ICL框架在多元素提取任务上表现优异，但在单元素提取任务（如MEE和MESC）上仍存在一定的性能差距。未来的研究可以探索如何进一步提升ICL框架在单元素提取任务上的表现。 其次，本文主要使用了ChatGPT作为基础模型，而近年来开源的大型语言模型（LLMs）和多模态大语言模型（MLLMs）发展迅速，未来的研究可以探索这些模型在MEBSA任务中的应用潜力。此外，本文的框架主要应用于Twitter数据集，未来的研究可以将其扩展到其他社交媒体平台和电子商务平台的多模态数据分析中，进一步验证其通用性和实用性。 这些研究方向的探索将为多模态情感分析领域带来更多的创新和突破。
完整论文 #
