Attentive Fusion: A Transformer-based Approach to Multimodal Hate Speech Detection
作者: Atanu Mandal, Gargi Roy, Amit Barman, Indranil Dutta, Sudip Kumar Naskar
分类: cs.CL, cs.LG, cs.SD, eess.AS, eess.SP
发布日期: 2024-01-19
备注: Accepted in 20th International Conference on Natural Language Processing (ICON)
💡 一句话要点
提出基于Transformer的多模态仇恨言论检测方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态融合 仇恨言论检测 Transformer 音频分析 文本分析 深度学习 社交媒体监控
📋 核心要点
- 现有方法主要集中在文本分析，忽视了音频内容的潜在信息，导致对仇恨言论的识别效果不佳。
- 本文提出了一种基于Transformer的多模态融合方法，结合音频和文本信息，以提高仇恨言论检测的准确性。
- 实验结果表明，该方法在测试集上达到了0.927的宏F1分数，显著优于现有技术，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
随着社交媒体使用的激增，分析社交媒体内容中仇恨言论的存在变得至关重要。尽管过去的研究主要集中在文本内容的分析上，但音频内容的识别也逐渐受到关注。由于人们在言语和书写中常常使用讽刺，仅依赖音频或文本可能效果不佳。为了解决这一挑战，本文提出了一种结合音频和文本表示的仇恨言论检测方法，基于Transformer框架并引入了“Attentive Fusion”层。实验结果显示，该方法在测试集上取得了0.927的宏F1分数，超越了之前的最先进技术。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有仇恨言论检测方法对音频和文本信息的单一依赖，导致识别效果不理想的问题。现有方法未能充分利用多模态信息，尤其是在讽刺和隐喻的表达上存在局限性。
核心思路：论文提出了一种结合音频和文本的多模态检测方法，利用Transformer框架的强大表示能力，设计了“Attentive Fusion”层以有效融合两种模态的信息，从而提高仇恨言论的检测准确性。
技术框架：整体架构包括音频和文本的输入模块，经过特征提取后，分别通过Transformer进行处理，最后通过“Attentive Fusion”层进行信息融合，最终输出仇恨言论的分类结果。
关键创新：最重要的创新在于引入了“Attentive Fusion”层，该层能够动态调整音频和文本信息的权重，从而更好地捕捉到仇恨言论的特征，与传统的单模态方法相比，显著提升了检测性能。
关键设计：在模型设计中，采用了适应性损失函数以平衡不同模态的贡献，网络结构上使用了多层Transformer编码器，以增强特征提取的深度和广度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文提出的方法在测试集上达到了0.927的宏F1分数，显著超越了之前的最先进技术，展示了其在多模态仇恨言论检测中的有效性和优越性，提升幅度明显。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体监控、在线评论审核和内容过滤等。通过有效检测仇恨言论，可以帮助平台维护良好的社交环境，减少网络暴力和仇恨言论的传播，具有重要的社会价值和实际意义。未来，该方法还可以扩展到其他类型的多模态内容分析中。
📄 摘要（原文）
With the recent surge and exponential growth of social media usage, scrutinizing social media content for the presence of any hateful content is of utmost importance. Researchers have been diligently working since the past decade on distinguishing between content that promotes hatred and content that does not. Traditionally, the main focus has been on analyzing textual content. However, recent research attempts have also commenced into the identification of audio-based content. Nevertheless, studies have shown that relying solely on audio or text-based content may be ineffective, as recent upsurge indicates that individuals often employ sarcasm in their speech and writing. To overcome these challenges, we present an approach to identify whether a speech promotes hate or not utilizing both audio and textual representations. Our methodology is based on the Transformer framework that incorporates both audio and text sampling, accompanied by our very own layer called "Attentive Fusion". The results of our study surpassed previous state-of-the-art techniques, achieving an impressive macro F1 score of 0.927 on the Test Set.