Mapping Memes to Words for Multimodal Hateful Meme Classification

📄 arXiv: 2310.08368v1 📥 PDF

作者: Giovanni Burbi, Alberto Baldrati, Lorenzo Agnolucci, Marco Bertini, Alberto Del Bimbo

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-12

备注: ICCV2023 CLVL Workshop

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ISSUES以解决多模态仇恨表情包分类问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 仇恨内容检测 表情包分类 CLIP模型 文本反转技术 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 多模态仇恨表情包的检测面临挑战，现有方法难以有效理解文本与图像的结合含义。
  2. 本文提出ISSUES方法，利用CLIP模型和文本反转技术，旨在更好地捕捉表情包的语义信息。
  3. 实验结果显示，ISSUES在多个数据集上表现优异，超越了现有的最先进方法，具有显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

多模态图文表情包在互联网中广泛存在，作为一种独特的交流形式，结合了视觉和文本元素以传达幽默、思想或情感。然而，一些表情包却传播仇恨内容，加剧歧视现象。在此背景下，检测仇恨表情包的任务变得尤为复杂，需理解文本与图像的交织含义。本文提出了一种名为ISSUES的新方法，利用预训练的CLIP视觉-语言模型和文本反转技术，有效捕捉表情包的多模态语义内容。实验结果表明，该方法在Hateful Memes Challenge和HarMeme数据集上达到了最先进的效果，相关代码和预训练模型已公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态仇恨表情包的分类问题。现有方法在理解文本与图像的结合语义方面存在不足，导致检测效果不佳。

核心思路：ISSUES方法通过结合预训练的CLIP视觉-语言模型和文本反转技术，旨在更全面地捕捉表情包中的多模态语义信息，从而提高分类准确性。

技术框架：该方法的整体架构包括数据预处理、特征提取、语义融合和分类四个主要模块。首先对输入的表情包进行预处理，然后使用CLIP模型提取图像和文本特征，接着通过文本反转技术融合这些特征，最后进行分类。

关键创新：ISSUES的主要创新在于引入文本反转技术，能够有效增强模型对多模态信息的理解能力。这一设计使得模型在处理复杂的表情包时，能够更好地捕捉到文本与图像之间的语义关联。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化多模态特征的融合效果，同时在网络结构上进行了调整，以适应不同类型表情包的特征提取需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Hateful Memes Challenge和HarMeme数据集上的实验结果显示，ISSUES方法达到了最先进的性能，分类准确率显著提升，超越了现有的基线方法，具体提升幅度未知，展示了其在多模态仇恨内容检测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括社交媒体内容监测、在线社区的仇恨言论检测，以及自动化内容审核系统。通过提高对仇恨表情包的检测能力，可以有效减少网络暴力和歧视现象，促进更健康的网络环境。

📄 摘要（原文）

Multimodal image-text memes are prevalent on the internet, serving as a unique form of communication that combines visual and textual elements to convey humor, ideas, or emotions. However, some memes take a malicious turn, promoting hateful content and perpetuating discrimination. Detecting hateful memes within this multimodal context is a challenging task that requires understanding the intertwined meaning of text and images. In this work, we address this issue by proposing a novel approach named ISSUES for multimodal hateful meme classification. ISSUES leverages a pre-trained CLIP vision-language model and the textual inversion technique to effectively capture the multimodal semantic content of the memes. The experiments show that our method achieves state-of-the-art results on the Hateful Memes Challenge and HarMeme datasets. The code and the pre-trained models are publicly available at https://github.com/miccunifi/ISSUES.