M3Hop-CoT: Misogynous Meme Identification with Multimodal Multi-hop Chain-of-Thought
作者: Gitanjali Kumari, Kirtan Jain, Asif Ekbal
分类: cs.CL, cs.CY, cs.LG
发布日期: 2024-10-11
备注: 34 Pages. Accepted in The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2024). Main Conference
💡 一句话要点
提出M3Hop-CoT框架，利用多模态多跳思维链识别仇恨女性的Meme。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 仇恨言论检测 多模态学习 思维链 Meme识别 自然语言处理 计算机视觉 情感分析
📋 核心要点
- 现有方法难以有效识别包含微妙线索的仇恨女性Meme，尤其是在文化多样性和情感理解方面存在不足。
- M3Hop-CoT框架通过多模态多跳思维链，结合CLIP分类器和实体关系集成，提升Meme的理解和识别能力。
- 实验结果表明，M3Hop-CoT在SemEval-2022 MAMI任务上表现出色，并在多个基准数据集上验证了其泛化能力。
📝 摘要（中文）
近年来，社交媒体平台上针对女性的仇恨现象日益严重，尤其以仇恨女性的Meme为代表。这些Meme通常包含微妙和隐晦的线索，使得自动检测系统面临挑战。大型语言模型（LLMs）在利用思维链（CoT）提示生成中间推理链以促进多模态任务方面显示出潜力，但常常忽略文化多样性以及视觉模态中隐藏的情感和上下文知识等关键方面。为了解决这个问题，我们引入了一个多模态多跳CoT（M3Hop-CoT）框架，用于识别仇恨女性的Meme，该框架结合了基于CLIP的分类器和一个具有实体-对象-关系集成的多模态CoT模块。M3Hop-CoT采用三步多模态提示原则，以诱导情感、目标意识和上下文知识进行Meme分析。我们的实证评估，包括定性和定量分析，验证了M3Hop-CoT框架在SemEval-2022 Task 5（MAMI任务）数据集上的有效性，突出了其在宏F1分数方面的强大性能。此外，我们通过在各种基准Meme数据集上评估该模型来评估其泛化能力，从而全面了解我们的方法在不同数据集上的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决社交媒体上仇恨女性Meme难以被自动检测的问题。现有方法，包括直接应用大型语言模型，在理解Meme中微妙的仇恨信息，特别是那些依赖文化背景、情感表达和视觉上下文的Meme时，表现不佳。这些方法通常忽略了Meme中隐藏的实体、对象以及它们之间的关系，导致推理链不完整，影响识别准确率。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态多跳的思维链（CoT）提示，引导模型逐步推理，从而更全面地理解Meme的含义。通过显式地引入情感、目标意识和上下文知识，模型能够更好地捕捉Meme中隐藏的仇恨信息。多跳CoT允许模型在多个推理步骤中逐步完善对Meme的理解，从而提高识别准确率。
技术框架：M3Hop-CoT框架主要包含两个模块：一个基于CLIP的分类器和一个多模态CoT模块。首先，CLIP分类器用于提取Meme的视觉和文本特征。然后，多模态CoT模块利用三步提示原则，即情感诱导、目标意识和上下文知识，生成中间推理链。该模块集成了实体-对象-关系信息，以增强对Meme的理解。最后，基于生成的推理链，模型判断Meme是否包含仇恨女性的内容。
关键创新：M3Hop-CoT的关键创新在于其多模态多跳的CoT提示策略，以及实体-对象-关系信息的集成。与传统的单步CoT方法相比，多跳CoT能够更深入地挖掘Meme中的隐藏信息。此外，通过显式地引入情感、目标意识和上下文知识，模型能够更好地理解Meme的含义，从而提高识别准确率。实体-对象-关系信息的集成则有助于模型理解Meme中不同元素之间的联系，从而更全面地理解Meme的含义。
关键设计：M3Hop-CoT框架的关键设计包括：1) 三步多模态提示原则，用于诱导情感、目标意识和上下文知识；2) 实体-对象-关系信息的集成，用于增强对Meme的理解；3) 多跳CoT机制，用于逐步完善对Meme的理解。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
M3Hop-CoT框架在SemEval-2022 MAMI任务数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在宏F1分数方面表现出色。此外，该模型在多个基准Meme数据集上进行了评估，验证了其泛化能力。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提供，属于未知信息。
🎯 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，维护健康的在线环境。此外，该技术还可以扩展到其他类型的多模态内容理解任务，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）
In recent years, there has been a significant rise in the phenomenon of hate against women on social media platforms, particularly through the use of misogynous memes. These memes often target women with subtle and obscure cues, making their detection a challenging task for automated systems. Recently, Large Language Models (LLMs) have shown promising results in reasoning using Chain-of-Thought (CoT) prompting to generate the intermediate reasoning chains as the rationale to facilitate multimodal tasks, but often neglect cultural diversity and key aspects like emotion and contextual knowledge hidden in the visual modalities. To address this gap, we introduce a Multimodal Multi-hop CoT (M3Hop-CoT) framework for Misogynous meme identification, combining a CLIP-based classifier and a multimodal CoT module with entity-object-relationship integration. M3Hop-CoT employs a three-step multimodal prompting principle to induce emotions, target awareness, and contextual knowledge for meme analysis. Our empirical evaluation, including both qualitative and quantitative analysis, validates the efficacy of the M3Hop-CoT framework on the SemEval-2022 Task 5 (MAMI task) dataset, highlighting its strong performance in the macro-F1 score. Furthermore, we evaluate the model's generalizability by evaluating it on various benchmark meme datasets, offering a thorough insight into the effectiveness of our approach across different datasets.