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

自动识别具有攻击性语言，例如仇恨言论，对于保持在线社区中的讨论文明至关重要。这篇论文介绍了 MasonPerplexity 在 CASE 2024 和 EACL 2024 的多模式仇恨言论事件检测共享任务上的提交。

Feb, 2024

本文聚焦于利用包括 BERT 在内的多个深度模型以及集成学习等技术，对社交媒体上的仇恨言论进行分类，使用三个公开 Twitter 数据集进行实验并考察多种方法的分类性能，最终以新数据集 DHO 进行多标签分类，取得了不错的成果，尤其在集成学习方面表现良好，如在 Davidson 数据集上采用 stacking 技术得到了 97% 的 F1 得分，而在 DHO 数据集上汇聚集成学习技术得到了 77% 的 F1 得分。

Sep, 2022

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

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

针对社交媒体上在线仇恨言论问题，提出了一种基于集成深度学习模型的新框架，包括对未标记数据集的自动分类、调整因子和弱监督学习方法，可有效提高依恋集等小众平台的恶意言论检测率。

Nov, 2020

本文旨在探讨利用机器学习和自然语言处理技术，通过分析包含图像和文本的 Bengali 跨媒体互动，检测恶意言论。我们准备了一个新颖的数据集，并使用双向长短时记忆网络、卷积神经网络、ResNet-152、DenseNet-161、monolingual Bangla BERT、multilingual BERT-cased/uncased 和 XLM-RoBERTa 等多种模型进行了实验，其中 XLM-RoBERTa+DenseNet-161 模型的 F1 得分最高为 0.83。

Apr, 2022

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

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

本研究探讨了几种最新的视觉 - 语言 Transformer 结构，提出改进措施，以使它们在检测仇恨言论的任务中更接近于人类的准确性。提出的模型明显优于基准线，并在 3100 多个参赛者中排名第 5。

Dec, 2020