Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting Hateful Memes Using a Multimodal Deep Ensemble

論文の概要: Detecting Hateful Memes Using a Multimodal Deep Ensemble

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13235v1
Date: Thu, 24 Dec 2020 13:01:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-25 08:28:16.037871
Title: Detecting Hateful Memes Using a Multimodal Deep Ensemble
Title（参考訳）: マルチモーダルディープ・アンサンブルによる有害ミームの検出
Authors: Vlad Sandulescu
Abstract要約: 本稿では,最新の視覚言語変換アーキテクチャについて検討し,その性能向上のための改良を提案する。提案したモデルは,3100人以上の参加者のうち,リーダボード上で5ドルという大きなマージンで,ベースラインを上回ります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5537911706288436
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While significant progress has been made using machine learning algorithms to detect hate speech, important technical challenges still remain to be solved in order to bring their performance closer to human accuracy. We investigate several of the most recent visual-linguistic Transformer architectures and propose improvements to increase their performance for this task. The proposed model outperforms the baselines by a large margin and ranks 5$^{th}$ on the leaderboard out of 3,100+ participants.
Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチの検出には機械学習アルゴリズムが使用されているが、人間の精度に近づくために重要な技術的課題はまだ解決されていない。直近の視覚言語トランスフォーマーアーキテクチャのいくつかを調査し,その性能向上のための改善を提案する。提案したモデルは,3100名以上の参加者のうち,リーダボード上の5$^{th}$に対して,ベースラインを大きなマージンで上回る。

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