SAFE-MEME: Structured Reasoning Framework for Robust Hate Speech Detection in Memes
作者: Palash Nandi, Shivam Sharma, Tanmoy Chakraborty
分类: cs.CL, cs.CY
发布日期: 2024-12-29
备注: 28 pages, 15 figures, 6 tables
💡 一句话要点
提出SAFE-MEME框架，用于稳健检测Meme中的仇恨言论，提升细粒度仇恨识别能力。
🎯 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 Meme分析 结构化推理 Chain-of-Thought 问答系统 分层分类
📋 核心要点
- 现有方法在检测Meme中的仇恨言论时，面临缺乏高质量数据集和难以理解细粒度仇恨表达的挑战。
- SAFE-MEME框架通过结合问答式推理和分层分类，模拟人类的推理过程，从而更准确地识别Meme中的仇恨言论。
- 实验结果表明，SAFE-MEME在两个新建数据集上均优于现有基线方法，尤其在常规场景下提升显著。
📝 摘要（中文）
Meme常被用作分享敏感思想的隐晦工具，理解它们通常需要上下文知识。这使得审核多模态Meme变得极具挑战性，因为现有工作要么缺乏高质量的细粒度仇恨类别数据集，要么依赖于低质量的社交媒体视觉内容。本文构建了两个新的多模态仇恨言论数据集MHS和MHS-Con，分别捕捉常规和混淆场景中细粒度的仇恨抽象概念。论文对这些数据集进行了基准测试，并提出了SAFE-MEME（结构化推理框架），这是一个基于多模态Chain-of-Thought的新框架，采用问答式推理（SAFE-MEME-QA）和分层分类（SAFE-MEME-H）来实现Meme中稳健的仇恨言论检测。SAFE-MEME-QA优于现有基线，在MHS和MHS-Con上分别实现了约5%和4%的平均改进。相比之下，SAFE-MEME-H在MHS中实现了6%的平均改进，但在MHS-Con中仅优于多模态基线。研究表明，在SAFE-MEME-H中微调单层适配器优于完全微调模型，适用于常规的细粒度仇恨Meme检测。然而，采用问答设置的完全微调方法对于处理混淆情况更有效。论文还系统地检查了错误案例，为分析仇恨Meme的结构化推理框架的鲁棒性和局限性提供了有价值的见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态Meme中仇恨言论检测的问题。现有方法要么依赖于低质量的社交媒体视觉内容，要么缺乏高质量的细粒度仇恨类别数据集，导致检测精度不高，尤其是在处理具有混淆信息的Meme时表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是模仿人类的推理过程，通过结构化的推理框架来理解Meme中的文本和图像信息，并结合上下文知识来判断是否存在仇恨言论。具体来说，论文提出了基于Chain-of-Thought的推理方法，将复杂的判断过程分解为一系列简单的问答或分层分类任务，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
技术框架：SAFE-MEME框架包含两个主要变体：SAFE-MEME-QA和SAFE-MEME-H。SAFE-MEME-QA采用问答式推理，通过一系列问题来引导模型理解Meme的内容，并最终判断是否存在仇恨言论。SAFE-MEME-H采用分层分类，将仇恨言论分为不同的类别，并逐步缩小范围，最终确定Meme所属的类别。两个变体都使用了预训练的多模态模型作为基础，并在此基础上进行微调。
关键创新：论文的关键创新在于提出了结构化的推理框架SAFE-MEME，该框架能够模拟人类的推理过程，从而更准确地理解Meme中的复杂信息。与现有方法相比，SAFE-MEME不仅考虑了Meme中的文本和图像信息，还考虑了上下文知识和推理过程，从而提高了检测的准确性和鲁棒性。此外，论文还构建了两个新的多模态仇恨言论数据集，为该领域的研究提供了有价值的资源。
关键设计：SAFE-MEME-QA的关键设计在于问答对的设计，需要精心设计问题，引导模型逐步理解Meme的内容。SAFE-MEME-H的关键设计在于分层分类的类别划分，需要根据仇恨言论的特点进行合理的划分。此外，论文还探索了不同的微调策略，例如单层适配器微调和完全微调，并发现不同的微调策略适用于不同的场景。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SAFE-MEME-QA在MHS和MHS-Con数据集上分别实现了约5%和4%的平均改进，优于现有基线方法。SAFE-MEME-H在MHS数据集上实现了6%的平均改进。研究表明，在SAFE-MEME-H中微调单层适配器优于完全微调模型，适用于常规的细粒度仇恨Meme检测。采用问答设置的完全微调方法对于处理混淆情况更有效。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体平台的内容审核，帮助自动识别和过滤包含仇恨言论的Meme，从而维护健康的在线社区环境。此外，该方法还可以扩展到其他多模态内容的审核，例如视频和新闻文章，具有广泛的应用前景。未来的研究可以进一步探索更复杂的推理方法和更细粒度的仇恨类别划分，以提高检测的准确性和鲁棒性。
📄 摘要（原文）
Memes act as cryptic tools for sharing sensitive ideas, often requiring contextual knowledge to interpret. This makes moderating multimodal memes challenging, as existing works either lack high-quality datasets on nuanced hate categories or rely on low-quality social media visuals. Here, we curate two novel multimodal hate speech datasets, MHS and MHS-Con, that capture fine-grained hateful abstractions in regular and confounding scenarios, respectively. We benchmark these datasets against several competing baselines. Furthermore, we introduce SAFE-MEME (Structured reAsoning FramEwork), a novel multimodal Chain-of-Thought-based framework employing Q&A-style reasoning (SAFE-MEME-QA) and hierarchical categorization (SAFE-MEME-H) to enable robust hate speech detection in memes. SAFE-MEME-QA outperforms existing baselines, achieving an average improvement of approximately 5% and 4% on MHS and MHS-Con, respectively. In comparison, SAFE-MEME-H achieves an average improvement of 6% in MHS while outperforming only multimodal baselines in MHS-Con. We show that fine-tuning a single-layer adapter within SAFE-MEME-H outperforms fully fine-tuned models in regular fine-grained hateful meme detection. However, the fully fine-tuning approach with a Q&A setup is more effective for handling confounding cases. We also systematically examine the error cases, offering valuable insights into the robustness and limitations of the proposed structured reasoning framework for analyzing hateful memes.