Meme Similarity and Emotion Detection using Multimodal Analysis
作者: Aidos Konyspay, Pakizar Shamoi, Malika Ziyada, Zhusup Smambayev
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-21
备注: Have been submitted to IEEE for consideration
💡 一句话要点
提出基于多模态CLIP模型的Meme相似度与情感检测方法，提升在线内容理解。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 Meme分析 情感检测 CLIP模型 DistilBERT 相似度评估 用户研究
📋 核心要点
- 现有Meme分析方法侧重单一模态，忽略了视觉与文本的互补信息，导致相似性判断不准确。
- 利用多模态CLIP模型，同时学习Meme的视觉和文本表征，从而更准确地评估Meme的相似度。
- 实验表明，该方法与人类判断的相似度达到67.23%，验证了其有效性，并分析了Meme中的主要情感。
📝 摘要（中文）
互联网Meme是融合图像和文本的在线文化核心元素。现有研究主要关注Meme的视觉或文本成分，忽略了二者交互。本研究采用多模态方法，分析Meme的视觉和文本元素，旨在有效比较Meme及其引发的情感。具体而言，我们使用多模态CLIP模型，基于文本和视觉内容嵌入对相似Meme进行分组，从而实现跨模态的鲁棒相似性评估。利用Reddit Meme数据集和Memotion数据集，提取低级视觉特征和高级语义特征，以识别相似的Meme对。通过包含50名参与者的用户研究验证自动相似性评估，实验结果与人类判断的吻合度为67.23％，表明计算方法与人类感知高度一致。此外，我们使用DistilBERT模型实现了一个基于文本的分类器，将Meme分为六种基本情感之一。结果表明，愤怒和喜悦是Meme中的主要情感，而励志Meme会引发更强烈的情感反应。本研究有助于多模态Meme的研究，增强基于语言和视觉的方法，以分析和改善在线视觉交流和用户体验，并为在线平台中更好的内容审核策略提供见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决互联网Meme相似度评估和情感检测问题。现有方法主要集中于视觉或文本模态的单独分析，忽略了Meme中视觉和文本之间的相互作用，导致相似度判断和情感分类的准确性不足。此外，缺乏有效的方法来量化Meme所引发的情感反应。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态学习，同时考虑Meme的视觉和文本信息。通过将视觉和文本信息嵌入到统一的语义空间中，可以更准确地捕捉Meme的整体含义和情感色彩。这种方法能够克服单模态分析的局限性，提高Meme相似度评估和情感检测的准确性。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 数据收集：使用Reddit Meme数据集和Memotion数据集。2) 特征提取：使用CLIP模型提取视觉和文本特征，形成多模态嵌入。3) 相似度评估：基于多模态嵌入，计算Meme之间的相似度。4) 情感分类：使用DistilBERT模型对Meme进行情感分类。5) 用户研究：通过用户研究验证自动相似度评估的有效性。
关键创新：论文的关键创新在于将多模态CLIP模型应用于Meme相似度评估。CLIP模型能够学习图像和文本之间的对应关系，从而实现跨模态的相似度计算。此外，论文还结合用户研究，验证了自动相似度评估结果与人类感知的吻合度。
关键设计：在相似度评估方面，使用余弦相似度来衡量Meme嵌入之间的相似程度。在情感分类方面，使用DistilBERT模型进行微调，以适应Meme文本的情感分类任务。用户研究中，设计了明确的相似度判断标准，并收集了大量用户反馈，以确保评估结果的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于多模态CLIP模型的Meme相似度评估与人类判断的吻合度达到67.23%，验证了该方法的有效性。情感分类结果显示，愤怒和喜悦是Meme中最常见的情感，励志Meme往往能引发更强烈的情感反应。这些发现为理解Meme文化和用户情感提供了有价值的 insights。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于在线内容审核、个性化推荐和社交媒体分析等领域。通过自动识别相似Meme，可以有效防止重复内容传播和版权侵权。通过分析Meme的情感倾向，可以了解用户的情绪状态，为个性化推荐提供依据。此外，该研究还可以帮助社交媒体平台更好地理解用户生成的内容，从而改善用户体验。
📄 摘要（原文）
Internet memes are a central element of online culture, blending images and text. While substantial research has focused on either the visual or textual components of memes, little attention has been given to their interplay. This gap raises a key question: What methodology can effectively compare memes and the emotions they elicit? Our study employs a multimodal methodological approach, analyzing both the visual and textual elements of memes. Specifically, we perform a multimodal CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) model for grouping similar memes based on text and visual content embeddings, enabling robust similarity assessments across modalities. Using the Reddit Meme Dataset and Memotion Dataset, we extract low-level visual features and high-level semantic features to identify similar meme pairs. To validate these automated similarity assessments, we conducted a user study with 50 participants, asking them to provide yes/no responses regarding meme similarity and their emotional reactions. The comparison of experimental results with human judgments showed a 67.23\% agreement, suggesting that the computational approach aligns well with human perception. Additionally, we implemented a text-based classifier using the DistilBERT model to categorize memes into one of six basic emotions. The results indicate that anger and joy are the dominant emotions in memes, with motivational memes eliciting stronger emotional responses. This research contributes to the study of multimodal memes, enhancing both language-based and visual approaches to analyzing and improving online visual communication and user experiences. Furthermore, it provides insights for better content moderation strategies in online platforms.