本研究设计了多模态框架 VECTOR，结合 HVVMemes 数据集，通过实验比较分析，其在识别恶意迷因中实体角色的表现优于其他模型，突显了语义角色标注具有的挑战性。

Jan, 2023

本文针对当前因网络平台被用于地缘政治事件和社会问题而使得互联网谣言的信息审核变得更加困难，旨在设计实现一个多模态分类方法，利用文本和图像来识别有害的网络谣言，通过举例和原型推理比较示范算法之间的性能差异，为社区提供启发，同时设计一种用户友好的界面以方便对比分析结果。

Dec, 2022

通过提出多模式解释与 CLIP 投影的多模式共享私有多任务方法，首次为混合代码网络欺凌迷因引入了一种鲜明的基准数据集，并通过实验结果证明，训练多模式解释可以提高生成文本解释的性能，并更准确地识别支持决策的视觉证据，从而可靠地提升性能。

Jan, 2024

通过基于大型语言模型的多模态辩论和小型语言模型的调优，我们提出了一种可解释的方法来检测有害的互联网迷因，使模型能够对模糊和隐含的危害模式进行辨别，并提供可视化的解释。

Jan, 2024

该研究针对社交媒体上流行的多模式互联网模因进行情感分析，人工标注了约 10,000 条模因标签，并涵盖情感和情感类型（讽刺，有趣，冒犯，积极影响）及其相应的强度，三项任务中分别取得了 F1 得分的最佳表现分别为 0.35、0.51 和 0.32。

Aug, 2020

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

本文提出了一种使用场景图和知识图作为结构化表示对旨在进行模因分类的 Transformer-based 模型的方法，并与 ImgBERT 模型进行了比较，发现使用场景图和知识图的方法能够获得一致的性能提升，自动生成的图表现出更好的针对 meme 的恶意分类性能。

May, 2023

通过构建计算机管道以研究多模态的字符与视觉元素构成的表情包，发现在不同社区之间存在有意义的表情包使用的社会差异，且这些社区内的表情包创新与文化适应模式与书面语言的先前研究结果相吻合。

Nov, 2023

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

我们介绍了一种基于 GPT-4 生成字幕的方法，通过 fine-tune RoBERTa 作为文本编码器和 CLIP 作为图像编码器，改进了以文本和图像为基础的表意编码，取得了明显的性能提升。

Apr, 2024