杨森淇@大连理工大学：文化偏见很重要：理解多模态隐喻的跨文化基准数据集和情感丰富模型

本文介绍了大连理工大学博士生杨森淇关于多模态隐喻理解的研究报告。背景方面，隐喻在交流中至关重要，但现有自然语言处理研究多依赖体现西欧或北美文化偏向的英文数据，这种文化倾斜可能高估模型性能并导致偏差判断，而文化偏差对多模态隐喻处理的影响尚缺乏系统探索。研究目的上，为弥补这一空白，研究提出了MultiMM——一个包含8,461组图文广告对的中英文跨文化多模态隐喻数据集，提供细粒度标注以支持跨文化理解；同时提出了情感增强隐喻检测（SEMD）基线模型，通过引入情感嵌入来提升跨文化隐喻理解能力。结论部分，实验结果验证了SEMD在隐喻检测与情感分析任务上的有效性，该工作旨在提升自然语言处理研究对文化偏差的关注，推动更公平、包容的语言模型发展。