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什么使一个梗成为一个梗？识别用于模因学感知数据集的梗
原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文比较了多种自动分类表情包图像的方法，提出了一种结合文本和图像的多模态分类技术，以识别网络谣言和恶意图片。研究表明，多模态模型的表现优于单模态模型，最佳模型的宏 F1 分数达到70.51。同时，探讨了知识图谱在迷因分类中的应用，以提高社交媒体上迷因的检测和分析效率。
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关键要点
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本文比较了多种自动分类表情包图像的方法，提出了一种结合文本和图像的多模态分类技术。
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研究表明，多模态模型的表现优于单模态模型，最佳模型的宏 F1 分数达到70.51。
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探讨了知识图谱在迷因分类中的应用，以提高社交媒体上迷因的检测和分析效率。
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提出了一种多模态半监督学习方法，结合自动编码器和分类任务，表现优于现有模型。
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构建了孟加拉 Memes 数据集，并实现了多种基准模型来对滥用 Memes 进行分类。
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延伸问答
多模态分类技术是如何工作的？
多模态分类技术结合了文本和图像信息，以识别网络谣言和恶意图片，表现优于单模态模型。
研究中提到的最佳模型的宏 F1 分数是多少？
最佳模型的宏 F1 分数达到了70.51。
知识图谱在迷因分类中有什么应用？
知识图谱用于提高社交媒体上迷因的检测和分析效率，帮助用户获得迷因的背景信息。
孟加拉 Memes 数据集的构建目的是什么？
孟加拉 Memes 数据集的构建旨在实现多种基准模型来对滥用 Memes 进行分类。
多模态半监督学习方法的优势是什么？
多模态半监督学习方法结合了自动编码器和分类任务，表现优于现有的多模态和有监督学习模型。
如何检测社交媒体上的恶意图片？
可以使用多模态半监督学习方法，通过对文本和图像的结合分析来检测社交媒体上的恶意图片。
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