Towards a Robust Framework for Multimodal Hate Detection: A Study on Video vs. Image-based Content
作者: Girish A. Koushik, Diptesh Kanojia, Helen Treharne
分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-02-11
备注: Accepted to the MM4SG Workshop at the WebConf 2025
期刊: Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW Companion '25), April 28-May 2, 2025, Sydney, NSW, Australia
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
针对多模态仇恨检测，提出一种鲁棒框架，着重研究视频与图像内容差异性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态仇恨检测 视频内容分析 图像内容分析 模态融合 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法在多模态仇恨检测中，对不同模态组合的有效性缺乏深入研究，尤其是在视频和图像内容上。
- 论文提出一种基于融合的框架，系统分析了视频和图像内容在多模态仇恨检测中的性能差异。
- 实验表明，简单嵌入融合在视频数据上表现良好，但在处理复杂图像-文本关系的模因数据时效果不佳，揭示了模态特定局限性。
📝 摘要（中文）
社交媒体平台助长了文本、音频和视觉等不同模态的仇恨内容传播，因此需要有效的检测方法。虽然最近的方法在处理单个模态方面显示出希望，但它们在不同模态组合中的有效性仍未得到探索。本文对基于融合的多模态仇恨检测方法进行了系统分析，重点关注它们在视频和图像内容中的性能。我们的综合评估揭示了显著的模态特定局限性：虽然简单的嵌入融合在视频内容（HateMM数据集）上实现了最先进的性能，F1-score提高了9.9%，但它在模因中复杂的图像-文本关系上表现不佳（Hateful Memes数据集）。通过详细的消融研究和误差分析，我们证明了当前的融合方法未能捕捉到细微的跨模态交互，尤其是在涉及良性混淆因素的情况下。我们的发现为开发更强大的仇恨检测系统提供了关键见解，并强调了模态特定架构考虑的必要性。代码可在https://github.com/gak97/Video-vs-Meme-Hate获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态仇恨检测中，现有方法在处理不同模态组合，特别是视频和图像内容时表现不一致的问题。现有方法未能充分捕捉跨模态交互，尤其是在存在良性混淆因素的情况下，导致检测性能下降。
核心思路：论文的核心思路是通过系统分析基于融合的方法在视频和图像数据上的表现差异，揭示模态特定局限性，并为开发更鲁棒的仇恨检测系统提供指导。这种分析有助于理解不同模态之间的复杂关系，并为未来的模型设计提供依据。
技术框架：论文采用基于融合的框架，首先提取不同模态（例如，图像、文本）的特征嵌入，然后将这些嵌入进行融合，最后使用分类器进行仇恨内容检测。框架包含数据预处理、特征提取、模态融合和分类预测等主要阶段。
关键创新：论文的关键创新在于对视频和图像内容在多模态仇恨检测中的差异性进行了深入分析，揭示了简单嵌入融合方法在处理复杂图像-文本关系时的不足。通过消融研究和误差分析，论文指出了现有方法未能有效捕捉细微跨模态交互的问题。
关键设计：论文针对视频数据（HateMM）和图像数据（Hateful Memes）分别进行了实验。在模态融合方面，采用了简单的嵌入拼接方法作为基线。论文还进行了消融研究，分析了不同模态对最终性能的影响。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，可能使用了预训练的视觉和语言模型进行特征提取。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，简单的嵌入融合方法在HateMM视频数据集上取得了9.9%的F1-score提升，达到了state-of-the-art的性能。然而，在Hateful Memes图像数据集上，该方法表现不佳，表明现有融合方法在处理复杂图像-文本关系时存在局限性。消融研究和误差分析进一步证实了模态特定局限性，并揭示了良性混淆因素对检测性能的影响。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体平台的内容审核，帮助自动检测和过滤仇恨言论，维护网络环境的健康。此外，该研究对于开发更智能的多模态内容理解系统具有指导意义，可以扩展到其他领域，如虚假信息检测、网络欺凌识别等。
📄 摘要（原文）
Social media platforms enable the propagation of hateful content across different modalities such as textual, auditory, and visual, necessitating effective detection methods. While recent approaches have shown promise in handling individual modalities, their effectiveness across different modality combinations remains unexplored. This paper presents a systematic analysis of fusion-based approaches for multimodal hate detection, focusing on their performance across video and image-based content. Our comprehensive evaluation reveals significant modality-specific limitations: while simple embedding fusion achieves state-of-the-art performance on video content (HateMM dataset) with a 9.9% points F1-score improvement, it struggles with complex image-text relationships in memes (Hateful Memes dataset). Through detailed ablation studies and error analysis, we demonstrate how current fusion approaches fail to capture nuanced cross-modal interactions, particularly in cases involving benign confounders. Our findings provide crucial insights for developing more robust hate detection systems and highlight the need for modality-specific architectural considerations. The code is available at https://github.com/gak97/Video-vs-Meme-Hate.