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模因分析：通过多模态解释增进对网络欺凌的认识
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
社交媒体平台信息共享导致在线滥用增加。本文构建孟加拉Memes数据集并使用多种模型分类滥用Memes。多模态模型优于单模态模型，最佳模型宏F1分数为70.51。对错误分类的Memes进行了定性错误分析。
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关键要点
- 社交媒体平台的信息共享导致在线滥用增加。
- Memes 是滥用个人或社群的有效方式，需要开发检测和标记滥用 Memes 的模型。
- 构建了孟加拉 Memes 数据集，并实现了多种基准模型进行分类。
- 多模态模型（使用文本和视觉信息）优于单模态模型。
- 最佳模型的宏 F1 分数为 70.51。
- 对最佳模型的错误分类 Memes 进行了定性错误分析。
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