ACLJun, 2021

SemEval-2021 任务 6：使用文本和多模态组合来检测有说服力的文本和图像

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TL;DR本研究探讨使用 BERT 为基础的模型，通过迁移学习方式在多种表现形式的文本和图像中进行细微调整来检测饱受欢迎的疫情行销手法，如梗图。我们还尝试了不同模型的集合效果，在三个子任务上分别获得了 57.0％，48.2％和 52.1％的 F1-score。
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发现论文，激发创造
  • SemEval-2021 任务 6：文本和图像中说服技术的检测

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    Apr, 2021

  • BCAmirs 参与 SemEval-2024 第 4 项任务：超越言语：以多模态和多语言方式探索 Memes 中的说服力

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    Apr, 2024

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    本研究旨在通过改进模型训练方法和研究平衡与非平衡的训练数据集的影响，提高在迷因文本中多种具有说服力的技术的有效识别和分类。结果表明，使用释义进行训练可以提高模型性能，而平衡的训练集比较大但不平衡的训练集更有优势。

    Jul, 2024

  • IITK 参与 SemEval-2024 任务 4: 模因中辨别说服技巧的分层嵌入

    利用 Class Definition Prediction 和超边缘嵌入方法构建的集成模型，提高了迷因分类的准确性和全面性，实现了多语言感化技巧的检测任务。

    Apr, 2024

  • UPB 在 SemEval-2020 任务 8 中：多任务学习体系结构中的文本和视觉建模用于情感分析

    本研究介绍了一个新颖的多模式多任务学习架构，该架构将 ALBERT 文本编码与 VGG-16 图像表示相结合，可用于分析互联网迷因，该方法在 SemEval-2020 Task 8 比赛的三个子任务中，均超过了官方基线结果。

    Sep, 2020

  • IITK 在 SemEval-2020 任务 8 中：对互联网模因进行单模态和双模态情感分析

    本文探讨了使用自然语言处理和计算机视觉技术进行情感分析的问题，研究人员使用双模态和单模态的方法，提出了一种使用 Word2vec 嵌入的前向神经网络的文本单模态方法，在情感分类任务中相对于其他方法有 63％的改进。

    Jul, 2020

  • 研究视觉和文本特征以识别多模态社交媒体模因中的喷子

    本研究介绍了一个基于多模态特征和融合方法的计算模型，使用 XLNet 取得最高的加权 f1 分数 0.58，并在对多模态社交媒体 meme Troll 的分类任务中获得第三名。

    Feb, 2021

  • 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

  • ARC-NLP 在 2023 年多模态仇恨言论事件检测中的应用：多模态方法增强了集成学习、句法和实体特征

    文本嵌入图像用作传播仇恨言论、宣传和极端主义观点的手段。详情见摘要。

    Jul, 2023

  • SemEval-2023 任务 3 的英国谢菲尔德 VeraAI 团队：新闻体裁、主题和说服技巧分类的单语和多语方法

    研究使用多语言集成模型，针对 SemEval-2023 任务 3：在在线新闻中检测类别、框架和说服技巧。在三个子任务中，使用 RoBERTa 和 mBERT 等方法，分别在不同语言中获得前几名的结果。

    Mar, 2023