本研究探讨了在多模态表情包中检测和缓解仇恨内容的挑战，提出了一种基于提示的技术，开发了UnHateMeme框架，通过替换仇恨文本和视觉元素，有效转变仇恨表情包，提升网络环境的安全性和尊重性。

Detecting and Mitigating Hateful Content in Multimodal Memes Using Vision-Language Models
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本文介绍了MemeBLIP2，一个轻量级的多模态系统，结合图像和文本特征，旨在检测有害表情包内容。实验结果表明，该系统能够有效捕捉细微线索，提升检测能力。

MemeBLIP2: A Novel Lightweight Multimodal System for Detecting Harmful Memes
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本研究提出了一种多模态仇恨检测框架，能够识别恶意表情包，结合OCR、字幕生成和视觉问答等技术，有效提取复杂的恶意信号，实验结果显示其准确性优于现有模型。

Detecting and Understanding Hateful Content in Memes Through Captioning and Visual Question-Answering
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本研究提出了一种新方法来检测有害互联网模因，构建了HarMeme和ToxiCN数据集，强调多模态信号的重要性。通过大型语言模型和视觉语言模型，开发了MemeGuard框架，以优化恶意模因的检测。研究分析了模因的毒性类型及传播策略，并指出现有模型在侮辱性内容检测中的不足，呼吁技术进步以应对新挑战。

面向全面检测中文有害 memes
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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。

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
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A periodically-updated list of my favorite Deep Learning memes. Enjoy! content warning: may contain crude humor. Caption: The Gary Marcus/Yoshua Bengio debate. (Thanks Jackie...

Machine Learning Memes
Eric Jang
Eric Jang ·

Kira uses archlinux

Memes
shrik3
shrik3 ·
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