Just KIDDIN: Knowledge Infusion and Distillation for Detection of INdecent Memes
作者: Rahul Garg, Trilok Padhi, Hemang Jain, Ugur Kursuncu, Ponnurangam Kumaraguru
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-11-19 (更新: 2025-02-24)
💡 一句话要点
提出基于知识注入与蒸馏的框架，用于检测网络有害Meme
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 有害Meme检测 知识蒸馏 知识注入 视觉语言模型 多模态学习
📋 核心要点
- 现有方法难以有效识别多模态环境中，特别是Meme中的有害内容，缺乏对模态间复杂上下文的理解。
- 利用知识蒸馏从大型视觉语言模型中提取知识，并注入从ConceptNet获得的知识图谱，增强模型推理能力。
- 实验结果表明，该方法在AU-ROC、F1和Recall指标上均优于现有技术，显著提升了有害Meme的检测性能。
📝 摘要（中文）
由于跨模态（例如文本和视觉）上下文连接的复杂性，在线多模态环境中的毒性识别仍然是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新颖的框架，该框架集成了来自大型视觉语言模型（LVLM）的知识蒸馏（KD）和知识注入，以增强有害Meme中的毒性检测性能。我们的方法从大规模常识知识图谱ConceptNet中提取子知识图，并将其注入到紧凑的VLM框架中。标题和Meme中的有害短语以及Meme中的视觉概念之间的关系上下文增强了模型的推理能力。在两个仇恨言论基准数据集上的实验结果表明，我们的研究在AU-ROC、F1和Recall方面优于最先进的基线，分别提高了1.1%、7%和35%。鉴于毒性检测任务的上下文复杂性，我们的方法展示了通过混合神经符号方法结合显式（即KG）和隐式（即LVLM）上下文线索进行学习的重要性。这对于实际应用至关重要，在实际应用中，准确且可扩展的有害内容识别对于创建更安全的在线环境至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在线多模态环境中，特别是Meme中，准确识别有害内容的问题。现有方法在处理跨模态上下文信息时存在不足，难以有效捕捉文本和图像之间的复杂关联，导致检测精度不高。
核心思路：论文的核心思路是结合知识蒸馏和知识注入，利用大型视觉语言模型（LVLM）的强大知识表示能力，以及知识图谱（KG）提供的结构化常识知识，增强模型对有害Meme的理解和推理能力。通过将LVLM的知识蒸馏到小型VLM中，并注入从ConceptNet提取的知识图谱，模型可以更好地理解文本和图像之间的关系，从而更准确地识别有害内容。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 从ConceptNet中提取与Meme相关的子知识图谱；2) 使用大型视觉语言模型（LVLM）对Meme进行编码，提取视觉和文本特征；3) 将知识图谱的信息注入到小型VLM中，增强其推理能力；4) 使用知识蒸馏技术，将LVLM的知识迁移到小型VLM中；5) 使用融合后的特征进行有害内容分类。
关键创新：最重要的技术创新点在于结合了知识蒸馏和知识注入，利用LVLM的隐式知识和知识图谱的显式知识，提升了模型对多模态上下文信息的理解能力。与现有方法相比，该方法能够更好地捕捉文本和图像之间的复杂关系，从而更准确地识别有害内容。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何从ConceptNet中提取与Meme相关的子知识图谱，例如使用与Meme文本相关的关键词进行搜索；2) 如何将知识图谱的信息有效地注入到VLM中，例如使用图神经网络对知识图谱进行编码，并将编码后的信息与VLM的特征进行融合；3) 如何选择合适的LVLM进行知识蒸馏，以及如何设计损失函数来指导蒸馏过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在两个仇恨言论基准数据集上均取得了显著的性能提升。在AU-ROC指标上提高了1.1%，在F1指标上提高了7%，在Recall指标上提高了35%。与最先进的基线方法相比，该方法能够更准确地识别有害Meme，尤其是在召回率方面有显著提升，表明该方法能够有效地减少有害内容的遗漏。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于在线社交媒体平台的内容审核，自动检测和过滤有害Meme，从而创建更安全、更健康的在线环境。此外，该方法还可以扩展到其他多模态毒性检测任务，例如识别网络欺凌、仇恨言论等。未来，该技术有望在智能客服、舆情分析等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Toxicity identification in online multimodal environments remains a challenging task due to the complexity of contextual connections across modalities (e.g., textual and visual). In this paper, we propose a novel framework that integrates Knowledge Distillation (KD) from Large Visual Language Models (LVLMs) and knowledge infusion to enhance the performance of toxicity detection in hateful memes. Our approach extracts sub-knowledge graphs from ConceptNet, a large-scale commonsense Knowledge Graph (KG) to be infused within a compact VLM framework. The relational context between toxic phrases in captions and memes, as well as visual concepts in memes enhance the model's reasoning capabilities. Experimental results from our study on two hate speech benchmark datasets demonstrate superior performance over the state-of-the-art baselines across AU-ROC, F1, and Recall with improvements of 1.1%, 7%, and 35%, respectively. Given the contextual complexity of the toxicity detection task, our approach showcases the significance of learning from both explicit (i.e. KG) as well as implicit (i.e. LVLMs) contextual cues incorporated through a hybrid neurosymbolic approach. This is crucial for real-world applications where accurate and scalable recognition of toxic content is critical for creating safer online environments.