Modularized Networks for Few-shot Hateful Meme Detection

📄 arXiv: 2402.11845v1 📥 PDF

作者: Rui Cao, Roy Ka-Wei Lee, Jing Jiang

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-02-19

备注: camera-ready for WWW, 2024, Web4Good

💡 一句话要点

提出模块化网络以解决少样本仇恨表情检测问题

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

关键词: 仇恨表情检测 少样本学习 模块化网络 低秩适应 大型语言模型 内容审核 社交媒体监控

📋 核心要点

  1. 现有方法在仇恨表情检测中面临低资源环境下样本稀缺的问题，导致检测性能不足。
  2. 本文提出利用LoRA技术对大型语言模型进行微调，生成模块化的LoRA模块以增强推理能力。
  3. 实验结果表明，所提方法在三个数据集上表现优于传统方法，且在推理时计算效率更高。

📝 摘要（中文）

本文针对在低资源环境下仅有少量标注样本的仇恨表情检测挑战，提出了一种新方法。该方法利用低秩适应（LoRA）技术对大型语言模型（LLMs）进行微调，生成一系列LoRA模块，这些模块具备进行仇恨表情检测所需的基本推理能力。通过少量标注样本训练模块组合器，根据相关性为LoRA模块分配权重，从而构建模块化网络。该网络在仇恨表情检测中展现出更好的泛化能力，且在三个数据集上的评估结果优于传统的上下文学习方法，后者在推理时计算开销更大。

🔬 方法详解

问题定义：本文要解决的是在仅有少量标注样本的情况下，如何有效检测仇恨表情的问题。现有方法在低资源环境下性能不足，且计算开销较大。

核心思路：论文的核心思路是通过低秩适应（LoRA）技术对大型语言模型进行微调，生成一系列具备推理能力的模块，并利用少量标注样本训练模块组合器，以此提升检测性能。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先，使用LoRA对LLMs进行微调，生成多个LoRA模块；其次，利用少量标注样本训练模块组合器，为各模块分配权重，构建模块化网络。

关键创新：最重要的技术创新在于模块化网络的设计，利用LoRA模块的组合来提高模型的泛化能力，这与传统的单一模型方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，模型的可学习参数与LoRA模块的数量成正比，损失函数设计上考虑了模块间的相关性，以优化组合效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在三个仇恨表情检测数据集上均表现出色，相较于传统的上下文学习方法，性能提升显著，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写）。此外，该方法在推理时的计算效率也得到了显著改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容监控、在线社区管理及自动化内容审核等。通过提高仇恨表情检测的准确性和效率，可以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。

📄 摘要（原文）

In this paper, we address the challenge of detecting hateful memes in the low-resource setting where only a few labeled examples are available. Our approach leverages the compositionality of Low-rank adaptation (LoRA), a widely used parameter-efficient tuning technique. We commence by fine-tuning large language models (LLMs) with LoRA on selected tasks pertinent to hateful meme detection, thereby generating a suite of LoRA modules. These modules are capable of essential reasoning skills for hateful meme detection. We then use the few available annotated samples to train a module composer, which assigns weights to the LoRA modules based on their relevance. The model's learnable parameters are directly proportional to the number of LoRA modules. This modularized network, underpinned by LLMs and augmented with LoRA modules, exhibits enhanced generalization in the context of hateful meme detection. Our evaluation spans three datasets designed for hateful meme detection in a few-shot learning context. The proposed method demonstrates superior performance to traditional in-context learning, which is also more computationally intensive during inference.We then use the few available annotated samples to train a module composer, which assigns weights to the LoRA modules based on their relevance. The model's learnable parameters are directly proportional to the number of LoRA modules. This modularized network, underpinned by LLMs and augmented with LoRA modules, exhibits enhanced generalization in the context of hateful meme detection. Our evaluation spans three datasets designed for hateful meme detection in a few-shot learning context. The proposed method demonstrates superior performance to traditional in-context learning, which is also more computationally intensive during inference.