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仇恨的宣传：多模态分析阿拉伯迷因与多智能体大语言模型
内容提要
本文提出了一种新的多模态框架，用于检测恶意言论，特别是通过Memes表达的内容。该框架在2020年恶意Memes挑战中表现优异，并通过语义和多模态上下文提升了模型性能。同时，开发了DisMultiHate框架，增强了对多模态内容的分类和解释能力。此外，研究探讨了社交媒体谣言的检测方法，并提出了新的数据集和模型，以提高自动审查效率。
关键要点
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本文开发了一种新的多模态框架，用于检测通过Memes表达的恶意言论。
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该框架在2020年恶意Memes挑战中获得了AUROC评分80.53，位列第四。
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研究使用语义和多模态上下文来提高模型性能，并对5000个多模态内容样本进行了高质量注释。
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提出了DisMultiHate框架，通过解缠目标实体提高多模态内容的分类和可解释性。
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实验表明DisMultiHate在多模态令人讨厌内容的分类任务中表现优异。
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设计了一种多模态分类方法，利用文本和图像识别有害网络谣言，并比较不同算法的性能。
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研究探讨了多模态仇恨迷因检测中的跨领域泛化挑战，发现文本对分类器的贡献更大。
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提出了Bengali Hateful Memes（BHM）数据集和DORA模型，用于检测恶意表情包。
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开发了阿拉伯语memes数据集，旨在为其检测提供计算工具。
延伸问答
什么是DisMultiHate框架，它的主要功能是什么？
DisMultiHate框架通过解缠目标实体，提高多模态内容的分类和可解释性。
该研究如何提高恶意Memes的检测性能？
研究通过使用语义和多模态上下文来提高模型性能，并对5000个多模态内容样本进行了高质量注释。
在2020年恶意Memes挑战中，该框架的表现如何？
该框架在挑战中获得了AUROC评分80.53，位列第四。
研究中提到的Bengali Hateful Memes（BHM）数据集有什么用途？
BHM数据集用于检测恶意表情包和识别相关社会实体。
多模态仇恨迷因检测中存在哪些挑战？
跨领域泛化是一个巨大挑战，文本对分类器的贡献更大，而图像对特定训练数据集敏感。
该研究如何设计多模态分类方法以识别有害网络谣言？
研究设计了一种利用文本和图像的多模态分类方法，并比较不同算法的性能。
