MIND Your Reasoning：基于双推理的元认知直觉-反思网络
计算与语言
2026-01-06 v2 多媒体
摘要
多模态立场检测（MSD）是理解社交媒体公众舆论的关键任务。现有方法主要通过学习融合模态，缺乏显式推理过程以辨别如何从模态间动态（如讽刺或冲突）塑造用户最终立场，导致频发误判。为此，我们倡导从*学习融合*向*学习推理*的范式转变。我们提出 **MIND**，一个**M**eta-cognitive **I**ntuitive-reflective **N**etwork for **D**ual-reasoning。受人类认知双过程理论启发，MIND 实现自我改进循环：首先通过查询不断演化的模态和语义经验池生成快速直觉假设；随后，元认知反思阶段使用 Modality-CoT 和 Semantic-CoT 审查此初始判断，提炼更优适应策略并演化经验池本身。这些双重经验结构在训练期间持续精炼，推理时被调用以指导稳健且情境感知的立场决策。大量实验表明，MIND 在 MMSD 数据集上显著优越于大多数基线模型，展现出强大的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2511.06057,
title = {MIND Your Reasoning: A Meta-Cognitive Intuitive-Reflective Network for Dual-Reasoning in Multimodal Stance Detection},
author = {Bingbing Wang and Zhengda Jin and Bin Liang and Wenjie Li and Jing Li and Ruifeng Xu and Min Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.06057},
year = {2026}
}