文章总结： 桂林电子科技大学林煜明教授课题组提出自适应多粒度解耦网络AMGNet，用于多模态讽刺检测。该方法通过双向条件Transformer及图卷积网络增强文本与视觉表征，解决模态干扰问题。实验表明，AMGNet在MMSD等数据集上准确率达94.35%，优于此前最优方法，成果发表于顶级期刊InformationFusion。 综合评分： 75 文章分类： AI安全

桂林电子科技大学计算机与信息安全学院林煜明教授课题组在多模态讽刺检测领域取得重要进展

信息网络安全杂志

2026年2月1日 17:01 上海

近日，桂林电子科技大学计算机与信息安全学院林煜明教授课题组在多模态讽刺检测领域取得重要进展，相关成果在人工智能领域国际顶级期刊《Information Fusion》（中科院计算机科学大类一区Top，IF：15.5）上发表了题为“AMGNet: Adaptive multi-granularity decoupling network for multimodal sarcasm detection”的学术论文。桂林电子科技大学为论文第一完成单位，博士研究生何丽华为第一作者，林煜明教授为通讯作者。

多模态讽刺检测是通过图像和文本识别用户隐含意图的关键步骤。现有方法主要依赖于检测多模态间的不一致信息来进行讽刺检测。然而，这些方法往往忽视了一个关键问题：此类不一致信息仅构成整体特征空间的一小部分，并且容易受到模态不变特征的干扰。为了应对这些局限性，论文提出了一种用于多模态讽刺检测的自适应多粒度解耦网络（AMGNet），该网络在全局层面捕捉全面的语义信息，动态提取细粒度的局部线索，并利用解耦进行讽刺检测。具体而言，为了有效防止跨模态融合过程中模态特定特征的退化，设计了一个双向条件Transformer。此外，论文提出了一个注意力感知图卷积网络（AAGCN）和一个邻居感知图卷积网络（NAGCN），分别用于增强文本模态和视觉模态的表征能力。实验结果表明，所提出的AMGNet模型在两个MSD基准数据集MMSD和MMSD2.0上分别达到了94.35%和86.26%的准确率，比此前最优方法分别高出0.94%和1.36%。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.104039

来源：桂林电子科技大学计算机与信息安全学院

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