Fugu-MT 論文翻訳(概要): DISARM: Detecting the Victims Targeted by Harmful Memes

論文の概要: DISARM: Detecting the Victims Targeted by Harmful Memes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05738v1
Date: Wed, 11 May 2022 19:14:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-05-14 04:41:21.070344
Title: DISARM: Detecting the Victims Targeted by Harmful Memes
Title（参考訳）: DisARM: 有害なミームを狙った被害者を検知
Authors: Shivam Sharma, Md. Shad Akhtar, Preslav Nakov, Tanmoy Chakraborty
Abstract要約: DISARMは、有害なミームを検出するために名前付きエンティティ認識と個人識別を使用するフレームワークである。 DISARMは10の単一モーダル・マルチモーダルシステムより著しく優れていることを示す。複数の強力なマルチモーダルライバルに対して、有害なターゲット識別の相対誤差率を最大9ポイントまで下げることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.12165815990115
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Internet memes have emerged as an increasingly popular means of communication on the Web. Although typically intended to elicit humour, they have been increasingly used to spread hatred, trolling, and cyberbullying, as well as to target specific individuals, communities, or society on political, socio-cultural, and psychological grounds. While previous work has focused on detecting harmful, hateful, and offensive memes, identifying whom they attack remains a challenging and underexplored area. Here we aim to bridge this gap. In particular, we create a dataset where we annotate each meme with its victim(s) such as the name of the targeted person(s), organization(s), and community(ies). We then propose DISARM (Detecting vIctimS targeted by hARmful Memes), a framework that uses named entity recognition and person identification to detect all entities a meme is referring to, and then, incorporates a novel contextualized multimodal deep neural network to classify whether the meme intends to harm these entities. We perform several systematic experiments on three test setups, corresponding to entities that are (a) all seen while training, (b) not seen as a harmful target on training, and (c) not seen at all on training. The evaluation results show that DISARM significantly outperforms ten unimodal and multimodal systems. Finally, we show that DISARM is interpretable and comparatively more generalizable and that it can reduce the relative error rate for harmful target identification by up to 9 points absolute over several strong multimodal rivals.
Abstract（参考訳）: インターネットミームは、ウェブ上でのコミュニケーション手段としてますます人気が高まっている。通常、ユーモアを誘発することを目的としているが、憎しみ、荒らし、サイバーいじめ、特定の個人、コミュニティ、社会を政治的、社会文化的、心理的な理由から標的にするためにますます使われてきた。これまでの研究は有害で憎悪的で攻撃的なミームの発見に重点を置いてきたが、攻撃対象を特定することは依然として困難で未調査の分野である。ここではこのギャップを埋めることを目指しています。特に、対象者の名前、組織、コミュニティ(ies)など、各ミームに被害者をアノテートするデータセットを作成します。次に、名前付きエンティティ認識と人物識別を用いて、ミームが参照しているすべてのエンティティを検知するフレームワークであるdisARM(hARmful Memesが対象とするvIctimSの検出)を提案し、ミームがこれらのエンティティを害するかどうかを分類するために、新しいコンテキスト化されたマルチモーダルディープニューラルネットワークを組み込む。 3つのテストの設定でいくつかの系統的な実験を行いました。 (a)すべて訓練中に見られる。 (b)訓練上の有害な標的とは見なされず、 (c)訓練では全く見られなかった。評価結果から,disARMは10の単一モード・マルチモーダルシステムより有意に優れていた。最後に、 DisARM は解釈可能であり、相対的に一般化可能であり、有害なターゲット識別に対する相対誤差を複数の強力なマルチモーダルライバルに対して最大9ポイントまで低減できることを示す。

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