BanglaAbuseMeme: A Dataset for Bengali Abusive Meme Classification
作者: Mithun Das, Animesh Mukherjee
分类: cs.CV
发布日期: 2023-10-18
备注: EMNLP 2023 (main conference)
💡 一句话要点
构建BanglaAbuseMeme数据集以解决孟加拉语滥用表情包分类问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 滥用内容检测 多模态学习 表情包分类 低资源语言 数据集构建
📋 核心要点
- 现有方法在低资源环境下（如孟加拉语表情包）缺乏有效的基准数据集，导致滥用表情包的检测困难。
- 论文通过构建孟加拉语表情包数据集，提出了多模态模型来综合利用文本和图像信息进行分类。
- 实验结果显示，最佳模型的宏F1分数达到70.51，且多模态模型的性能显著优于单模态模型。
📝 摘要（中文）
社交媒体平台的信息共享激增也导致了在线滥用行为的急剧增长。滥用个人或社区的一种简单有效方式是创建表情包，这通常将图像与短文本结合在一起。此类有害内容的广泛使用威胁着在线安全。因此，开发高效的模型来检测和标记滥用表情包是必要的。尤其是在低资源环境下（如孟加拉语表情包），缺乏基准数据集使得AI模型的训练变得更加困难。本文通过构建孟加拉语表情包数据集来填补这一空白，并实现了多个基线模型来分类滥用表情包。结果表明，使用文本和视觉信息的多模态模型优于单模态模型，最佳模型的宏F1分数达到70.51。最后，本文对最佳模型的误分类表情包进行了定性错误分析。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决孟加拉语滥用表情包的分类问题，现有方法在低资源环境下缺乏有效的数据集，导致模型训练困难。
核心思路：通过构建一个专门的孟加拉语表情包数据集，论文提出了多模态模型，结合文本和图像信息，以提高分类准确性。
技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要阶段。首先收集和标注孟加拉语表情包数据，然后训练多种基线模型进行比较，最后评估模型性能。
关键创新：最重要的技术创新在于构建了一个专门针对孟加拉语的滥用表情包数据集，并通过多模态学习显著提升了分类性能。与现有方法相比，能够更好地处理低资源语言的特性。
关键设计：在模型设计中，采用了适合文本和图像特征提取的深度学习网络，并使用了适当的损失函数来优化模型性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，最佳模型的宏F1分数达到了70.51，显著优于单模态模型，展示了多模态学习在滥用表情包分类中的有效性。这一成果为低资源语言的内容监测提供了新的思路和方法。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容监测、在线社区安全和自动化内容审核。通过有效检测滥用表情包，可以提升用户的在线安全体验，减少网络暴力的发生。此外，构建的孟加拉语数据集也为后续相关研究提供了基础。未来，该技术可以扩展到其他低资源语言和文化背景的内容监测中。
📄 摘要（原文）
The dramatic increase in the use of social media platforms for information sharing has also fueled a steep growth in online abuse. A simple yet effective way of abusing individuals or communities is by creating memes, which often integrate an image with a short piece of text layered on top of it. Such harmful elements are in rampant use and are a threat to online safety. Hence it is necessary to develop efficient models to detect and flag abusive memes. The problem becomes more challenging in a low-resource setting (e.g., Bengali memes, i.e., images with Bengali text embedded on it) because of the absence of benchmark datasets on which AI models could be trained. In this paper we bridge this gap by building a Bengali meme dataset. To setup an effective benchmark we implement several baseline models for classifying abusive memes using this dataset. We observe that multimodal models that use both textual and visual information outperform unimodal models. Our best-performing model achieves a macro F1 score of 70.51. Finally, we perform a qualitative error analysis of the misclassified memes of the best-performing text-based, image-based and multimodal models.