Align before Attend: Aligning Visual and Textual Features for Multimodal Hateful Content Detection

📄 arXiv: 2402.09738v1 📥 PDF

作者: Eftekhar Hossain, Omar Sharif, Mohammed Moshiul Hoque, Sarah M. Preum

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-15

备注: Accepted to EACL-SRW, 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出上下文感知注意力框架以解决多模态仇恨内容检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 仇恨内容检测 注意力机制 特征对齐 低资源语言

📋 核心要点

  1. 现有的多模态仇恨内容检测方法在处理视觉和文本特征的融合时存在不足，无法有效关注模态特定特征。
  2. 本文提出了一种上下文感知注意力框架，通过引入注意力层来对齐视觉和文本特征，从而增强特征融合的有效性。
  3. 在MUTE和MultiOFF两个基准数据集上，提出的方法分别取得了69.7%和70.3%的F1分数，较现有方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

多模态仇恨内容检测是一项复杂的任务，需要在视觉和文本模态之间进行深入推理。因此，创建有效捕捉视觉和文本特征相互作用的多模态表示至关重要。传统的融合技术无法有效关注特定模态的特征。此外，大多数研究仅集中于英语，忽视了其他低资源语言。本文提出了一种上下文感知注意力框架，用于多模态仇恨内容检测，并对英语和非英语语言进行了评估。该方法通过引入注意力层，能够在融合之前有意义地对齐视觉和文本特征，从而选择性地关注模态特定特征。我们在两个基准仇恨表情包数据集上评估了该方法，结果显示MUTE和MultiOFF数据集的F1分数分别为69.7%和70.3%，相比于现有最先进系统有约2.5%和3.2%的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态仇恨内容检测中的特征融合问题，现有方法未能有效关注模态特定特征，导致检测性能不足。

核心思路：提出的上下文感知注意力框架通过引入注意力机制，能够在融合视觉和文本特征之前进行有效对齐，从而增强特征的表达能力。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：视觉特征提取、文本特征提取和注意力对齐层。首先分别提取视觉和文本特征，然后通过注意力层对其进行对齐，最后进行特征融合。

关键创新：最重要的创新在于引入了上下文感知的注意力机制，使得模型能够在融合之前选择性地关注模态特定特征，这一设计显著提升了检测性能。

关键设计：在模型设计中，注意力层的参数设置经过精细调整，损失函数采用交叉熵损失，以确保模型在多模态特征融合时的有效性和准确性。网络结构采用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，以充分利用视觉和文本信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在MUTE和MultiOFF数据集上分别取得了69.7%和70.3%的F1分数，较现有最先进系统分别提升了约2.5%和3.2%。这一显著的性能提升验证了上下文感知注意力框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容监测、在线评论分析及自动化内容审核等。通过提高多模态仇恨内容检测的准确性，能够有效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影响。未来，该方法还可以扩展到其他语言和文化背景的内容检测中。

📄 摘要（原文）

Multimodal hateful content detection is a challenging task that requires complex reasoning across visual and textual modalities. Therefore, creating a meaningful multimodal representation that effectively captures the interplay between visual and textual features through intermediate fusion is critical. Conventional fusion techniques are unable to attend to the modality-specific features effectively. Moreover, most studies exclusively concentrated on English and overlooked other low-resource languages. This paper proposes a context-aware attention framework for multimodal hateful content detection and assesses it for both English and non-English languages. The proposed approach incorporates an attention layer to meaningfully align the visual and textual features. This alignment enables selective focus on modality-specific features before fusing them. We evaluate the proposed approach on two benchmark hateful meme datasets, viz. MUTE (Bengali code-mixed) and MultiOFF (English). Evaluation results demonstrate our proposed approach's effectiveness with F1-scores of $69.7$% and $70.3$% for the MUTE and MultiOFF datasets. The scores show approximately $2.5$% and $3.2$% performance improvement over the state-of-the-art systems on these datasets. Our implementation is available at https://github.com/eftekhar-hossain/Bengali-Hateful-Memes.