أصبحت ميمات الإنترنت وسيلة قوية لنقل الأفكار السياسية والنفسية والاجتماعية الثقافية. على الرغم من أن الميمات هي روح الدعابة عادة، فقد شهدت الأيام الأخيرة تصعيدا من الأيمن الضارة المستخدمة في التصيد والتبريد الإلكتروني وسوء المعاملة. يكتشف مثل هذه الميمات صعبة لأنها يمكن أن تكون مشفرة للغاية ومخفية. علاوة على ذلك، في حين أن العمل السابق قد ركز على جوانب محددة من الميمات مثل خطاب الكراهية والدعاية، إلا أنه كان هناك القليل من العمل على الضرر بشكل عام. هنا، نحن نهدف إلى سد هذه الفجوة. على وجه الخصوص، نركز على مهمتين: (ط) اكتشاف الميمات الضارة، و (2) تحديد الكيانات الاجتماعية التي يستهدفونها. لقد تمديد مجموعة بيانات الضرر التي تم إصدارها مؤخرا، والتي غطت covid-19، مع ميمات إضافية وموضوع جديد: السياسة الأمريكية. لحل هذه المهام، نقترح الزخم (إطار متعدد الوسائط للكشف عن الميمات الضارة وأهدافها) شبكة عميقة عميقة متعددة الوسائط تستخدم وجهات نظر عالمية ومحلية للكشف عن الميمات الضارة. تحلل الزخم بشكل منهجي المنظور المحلي والعالمي لمنظمة الإدخال (في كلا الطرائق) ويربطها في سياق الخلفية. الزخم هو تفسير ومتعمول، وإظهار تجاربنا أنه يتفوق على العديد من نهج التنافس القوية.
Internet memes have become powerful means to transmit political, psychological, and socio-cultural ideas. Although memes are typically humorous, recent days have witnessed an escalation of harmful memes used for trolling, cyberbullying, and abuse. Detecting such memes is challenging as they can be highly satirical and cryptic. Moreover, while previous work has focused on specific aspects of memes such as hate speech and propaganda, there has been little work on harm in general. Here, we aim to bridge this gap. In particular, we focus on two tasks: (i)detecting harmful memes, and (ii) identifying the social entities they target. We further extend the recently released HarMeme dataset, which covered COVID-19, with additional memes and a new topic: US politics. To solve these tasks, we propose MOMENTA (MultimOdal framework for detecting harmful MemEs aNd Their tArgets), a novel multimodal deep neural network that uses global and local perspectives to detect harmful memes. MOMENTA systematically analyzes the local and the global perspective of the input meme (in both modalities) and relates it to the background context. MOMENTA is interpretable and generalizable, and our experiments show that it outperforms several strong rivaling approaches.
References used
https://aclanthology.org/
Large-scale multi-modal classification aim to distinguish between different multi-modal data, and it has drawn dramatically attentions since last decade. In this paper, we propose a multi-task learning-based framework for the multimodal classificatio
This paper describes our submission (winning solution for Task A) to the Shared Task on Hateful Meme Detection at WOAH 2021. We build our system on top of a state-of-the-art system for binary hateful meme classification that already uses image tags s
In recent years, the widespread use of social media has led to an increase in the generation of toxic and offensive content on online platforms. In response, social media platforms have worked on developing automatic detection methods and employing h
Social media is an essential tool to share information about crisis events, such as natural disasters. Event Detection aims at extracting information in the form of an event, but considers each event in isolation, without combining information across
In this work we leverage commonsense knowledge in form of knowledge paths to establish connections between sentences, as a form of explicitation of implicit knowledge. Such connections can be direct (singlehop paths) or require intermediate concepts