Oct, 2019

像素中的仇恨言论：自动化检测攻击性模因以便自动管理

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TL;DR本研究旨在使用视觉信息自动检测互联网迷因中的仇恨言论。研究结果表明，在迷因中，视觉模态比语言模态更具信息量，但是仍然存在局限性。
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发现论文，激发创造
  • 仇恨表情包检测的多模态学习

    本文提出了一种新的多模态方法，将图像字幕流程融合到恶意模因检测过程中，以提高其有效性，以在 Hateful Memes Detection Challenge 上取得了良好的结果。

    Nov, 2020

  • 一种用于检测恶意模因的多模态框架

    本篇论文旨在针对多种形式的恶意言论，特别是采用 Memes 表达的恶意言论开发一种新的多模态框架，该框架通过交叉验证的集成学习等增强措施，有效提高了已有多模态方法的性能，并在 Facebook 组织的 2020 年恶意 Memes 挑战的第二阶段中获得了 AUROC 评分 80.53，位列第四。

    Dec, 2020

  • 多模态 Meme 中的仇恨言论检测

    本文探讨在 Facebook Meme Challenge 中通过多模型和目标检测、图像说明和情感分析等技术的结合来解决恶意文本与图像的混淆问题以提高分类准确性。

    Dec, 2020

  • 使用多模态深度学习方法检测恶意表情包：恶意表情包挑战赛中获奖解决方案

    Hateful Memes Challenge 使用 VisualBERT 多模态训练进行恶意标记检测，在挑战测试集中取得了 0.811 AUROC 和 0.765 的准确率，获得了 3173 名参赛者中的第三名

    Dec, 2020

  • MemeFier：图像模因分类的双阶段模态融合

    本论文提出了一种基于深度学习的、能够精细地分类互联网图像模因的架构 MemeFier，并在 Facebook Hateful Memes、Memotion7k 和 MultiOFF 等三个广泛采用的基准测试中进行了大量实验，结果表明该方法达到并在某些情况下超过了最先进水平。

    Apr, 2023

  • 不要恨我：检测代码转换语言中诱发仇恨的模因

    本文介绍了一种利用 CNN 和 LSTM 模型处理图像和文本的二元信道模型，用于检测由多模态数据组成的具有仇恨和攻击性的内容，针对由代码切换的语言组成的文本部分的印度政治 Memes 数据集进行了研究。

    Apr, 2022

  • 零封闭式 VLM 用于仇恨迷因检测：我们到达目标了吗？

    这项研究探讨了视觉语言模型在处理令人费解任务（如仇恨迷因检测）中的有效性，并观察到大型视觉语言模型在零样本仇恨迷因检测方面仍然存在脆弱性。

    Feb, 2024

  • 恶意模因挑战：在多模态模因中检测仇恨言论

    该研究提出了一个新的挑战，针对多模态模因素进行分类，专注于检测多模态模因素中的仇恨言论，并构造了一个难以依靠单模态信号的数据集，要求进行微妙的推理，证明了该任务的难度，并强调这个重要问题对社会的挑战。

    May, 2020

  • 基于情感的仇恨言论多模态学习检测

    本文提出了首个多模式深度学习框架，将表达情感的音频特征与语义特征相结合，以检测有害的多媒体内容，包括暴力辱骂和冒犯性言论，结果表明，情感特征的结合可以明显提高系统的性能，同时我们也提出了一个新的有害言论检测视频数据集（HSDVD）以支持多模式学习。

    Feb, 2022

  • 多模式出版物中仇恨言论检测的探讨

    本文研究针对文本和图像组成的多模态出版物中仇恨言论的检测问题。 我们从 Twitter 收集和注释了大规模数据集 MMHS150K，并提出了不同的联合文本和视觉信息的模型用于比较仇恨言论检测中的单一模态检测，提供了定量和定性结果并分析了所提出任务的挑战。 我们发现，尽管图像对于仇恨言论检测任务很有用，但目前的多模态模型无法超越仅分析文本的模型。 我们讨论了原因并开放该领域和数据集以进行进一步研究。

    Oct, 2019