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OSPC: 使用大型语言模型作为催化剂检测有害的网络迷因
通过图像字幕、OCR 和大型语言模型 (LLM) 分析来检测有害的 Internet 恶搞图片，并在新加坡的多元文化和多语言环境中实现对有害 MEME 的综合理解和分类。
PDF20 days ago
MemeGuard: 基于 LLM 和 VLM 的框架，通过梗图干预推进内容管理
通过使用大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM），本研究提出了一种全面框架 MemeGuard 用于干预恶意的 multimodal（多模态）网络迷因，测试结果表明 MemeGuard 在生成恰当和有效应对恶意迷因方面表现出色。
PDFa month ago
阿拉伯迷因中的宣传内容
通过为阿拉伯语模态研究开发一个包含传播性内容的阿拉伯语 memes 数据集，并进行了综合分析，旨在为其检测开发计算工具。
PDFa month ago
ACL基于理性推理的多模态迷因问答
通过引入 MemeMQA 和 ARSENAL，本研究分析了表情包在多模态沟通中的解释和理解，并展示了 MemeMQA 在回答准确性和文本生成等方面的优越性。
PDF2 months ago
ACLIITK 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。
PDF3 months ago
ACLBCAmirs 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
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。
PDF3 months ago
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。
PDF4 months ago
达尔文・图灵・道金斯：建立一般进化论
生物进化、达尔文进化、迷因、信息和计算机革命是本研究的关键词，通过 Alan Turing 和 Richard Dawkins 的见解，研究表明这些关键词不仅适用于 DNA 中存储的基因，还适用于我们大脑中存储的迷因和计算机中存储的信息。
PDF5 months ago
GOAT-Bench: 多模态大型模型的安全洞察力通过基于模因的社交滥用
社交媒体的指数增长深刻改变了信息的创造、传播和吸收方式，在数字时代超过以往任何时候。遗憾的是，这种爆炸也引发了网络违规使用表情包的显著增加。针对包括隐性仇恨言论、性别歧视和网络欺凌等主题的超过 6k 个多样表情包，本文全面研究了各种大型多模
PDF6 months ago
可解释的孟加拉笑话的多模态情感分析
本研究采用 ResNet50 和 BanglishBERT 的多模态方法，在低资源语言（如孟加拉语）的 memes 情感分析中取得了令人满意的 0.71 的加权 F1 分数，并通过可解释人工智能（XAI）技术对模型的行为进行解释性分析。
PDF6 months ago
重新审视大型科技公司对人工智能研究的影响：从思想归属到机构关联的模因分析
本文旨在拓宽和深化我们对大型科技公司对人工智能研究领域的主导地位和影响力的理解。通过网络和迷因分析，我们揭示了大型科技公司对人工智能研究的具体影响之细微差别，并得出结果表明大型科技公司的主导地位在学术影响力方面被过度简化。这种更细致的理解有
PDF6 months ago
MATK：Meme 分析工具包
社交媒体平台的兴起带来了一个被称为 “迷因” 的新数字文化。迷因结合了视觉和文字，可以对社会和文化问题的公众意见产生强烈影响。为了填补当前在这个领域缺乏公平基准和设置的单一库的空白，我们介绍了 Meme Analytical Tool Ki
PDF7 months ago
PromptMTopic：基于大语言模型的无监督多模态主题建模方法用于表情包
本研究介绍了一种新的多模式话题建模方法： extsf {PromptMTopic}，该模型通过利用大型语言模型的语言建模能力，从文本和视觉模态中学习话题。通过在三个真实的互联网迷因数据集上的实验，我们验证了该模型在学习描述性迷因话题方面的优
PDF7 months ago
社交梗文化：衡量梗中的语言变异
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。
PDF8 months ago
模板即是你的梗
通过释放一个包含超过 54,000 个图片的知识库 (Know Your Meme Knowledge Base)，该研究提出了使用模因模板来增加机器学习系统对模因理解的背景上下文，进而创建了一个非参数多数投票分类器 (Template-L
PDF8 months ago
EMNLPBanglaAbuseMeme：孟加拉语辱骂梗分类数据集
使用社交媒体平台增加了信息共享，也导致在线滥用的急剧增加。Memes 是一种滥用个人或社群的简单而有效的方式，因此有必要开发检测和标记滥用 Memes 的高效模型。本文构建了一个孟加拉 Memes 数据集，并使用该数据集实现了多种基准模型来
PDF9 months ago
AAAIMemotion 3: 代码混合 Hinglish 模因的情感分析与情绪分析概述
分析互联网上的迷因已成为一项重要的任务，因为这种多模态内容在塑造在线言论方面具有重要影响力。本文介绍了 Memotion 3 共享任务的概述，作为 AAAI-23 会议中 DeFactify 2 研讨会的一部分。该任务发布了一份基于情感（任
PDF10 months ago
MemeGraphs: 将 Memes 与知识图谱进行关联
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 me
PDFa year ago
基于知识增强的上下文化方法检测迷因的解释性证据
该论文提出了一种新任务 MEMEX，旨在挖掘梗背后的背景信息，为此，他们开发了一个名为 MCC 的新数据集，同时提出了一种名为 MIME 的多模态神经框架，它使用常识丰富的梗表征和分层方法来捕捉梗和背景之间的跨模态语义依赖关系，获得了比最好
PDFa year ago
MemeCap: 用于字幕和解释 Memes 的数据集
该研究介绍了一个新的数据集 MemeCap 及可视化模型综合能力的实验，验证了 VL 模型在理解 meme 中的视觉隐喻方面存在的问题。
PDFa year ago