MHS-STMA: Multimodal Hate Speech Detection via Scalable Transformer-Based Multilevel Attention Framework

📄 arXiv: 2409.05136v2 📥 PDF

作者: Anusha Chhabra, Dinesh Kumar Vishwakarma

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-08 (更新: 2024-09-17)

💡 一句话要点

提出基于Transformer的多层注意力框架MHS-STMA，用于可扩展的多模态仇恨言论检测。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 仇恨言论检测 Transformer 注意力机制 社交媒体 深度学习 文本图像融合

📋 核心要点

  1. 现有仇恨言论检测方法侧重于单模态分析，忽略了多模态数据中各模态的独特性质。
  2. 论文提出一种基于Transformer的多层注意力框架STMA，通过组合注意力机制和模态特定编码器来处理多模态数据。
  3. 实验结果表明，在三个仇恨言论数据集上，STMA的性能优于现有基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

社交媒体对人们的生活产生了重大影响。近年来，社交媒体上的仇恨言论已成为社会最严重的问题之一。文本和图片是文章中传播的两种多模态数据形式。早期的研究主要集中在单模态分析上。此外，在进行多模态分析时，研究人员忽略了保留与每种模态相关的独特特征。为了解决这些缺点，本文提出了一种基于Transformer的多层注意力（STMA）的可扩展架构，用于多模态仇恨内容检测。该架构由三个主要部分组成：基于组合注意力的深度学习机制、视觉注意力机制编码器和文本注意力机制编码器。为了识别仇恨内容，每个组件都使用不同的注意力过程，并以独特的方式处理多模态数据。在Hateful memes、MultiOff和MMHS150K等三个仇恨言论数据集上进行的多项研究，采用了多种评估标准，验证了所提出的架构的有效性。结果表明，在所有三个数据集上，所提出的策略都优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交媒体上多模态仇恨言论检测的问题。现有方法主要集中于单模态分析，忽略了图像和文本各自的特征，并且在多模态融合时可能丢失关键信息。因此，如何有效地利用多模态信息，同时保留各模态的独特性质，是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是设计一个可扩展的Transformer架构，通过多层注意力机制来学习图像和文本之间的复杂关系，同时保留每个模态的独特性质。通过模态特定的编码器提取特征，并使用组合注意力机制进行融合，从而更准确地识别仇恨言论。

技术框架：MHS-STMA框架包含三个主要模块：1) 组合注意力机制模块，用于融合图像和文本特征；2) 视觉注意力机制编码器，用于提取图像特征；3) 文本注意力机制编码器，用于提取文本特征。首先，图像和文本分别通过各自的编码器提取特征。然后，组合注意力机制模块将这些特征融合，并通过多层Transformer进行处理，最终输出仇恨言论的预测结果。

关键创新：该方法的主要创新在于其多层注意力机制，它允许模型在不同层级上学习图像和文本之间的关系。此外，模态特定的编码器能够更好地保留每个模态的独特性质，避免信息丢失。这种设计使得模型能够更有效地利用多模态信息，从而提高仇恨言论检测的准确性。

关键设计：视觉注意力机制编码器和文本注意力机制编码器均采用Transformer结构，具体参数设置未知。组合注意力机制模块也基于Transformer，其关键在于如何设计注意力机制来有效融合多模态特征。损失函数未知，但通常会采用交叉熵损失函数进行训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，MHS-STMA在Hateful memes、MultiOff和MMHS150K三个数据集上均取得了优于基线方法的性能。具体提升幅度未知，但摘要中明确指出“在所有三个数据集上，所提出的策略都优于基线方法”，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台的内容审核，自动检测和过滤仇恨言论，从而营造更健康的网络环境。此外，该方法也可扩展到其他多模态内容分析任务，例如虚假信息检测、情感分析等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Social media has a significant impact on people's lives. Hate speech on social media has emerged as one of society's most serious issues in recent years. Text and pictures are two forms of multimodal data that are distributed within articles. Unimodal analysis has been the primary emphasis of earlier approaches. Additionally, when doing multimodal analysis, researchers neglect to preserve the distinctive qualities associated with each modality. To address these shortcomings, the present article suggests a scalable architecture for multimodal hate content detection called transformer-based multilevel attention (STMA). This architecture consists of three main parts: a combined attention-based deep learning mechanism, a vision attention-mechanism encoder, and a caption attention-mechanism encoder. To identify hate content, each component uses various attention processes and handles multimodal data in a unique way. Several studies employing multiple assessment criteria on three hate speech datasets such as Hateful memes, MultiOff, and MMHS150K, validate the suggested architecture's efficacy. The outcomes demonstrate that on all three datasets, the suggested strategy performs better than the baseline approaches.