論文の概要: UPB at SemEval-2022 Task 5: Enhancing UNITER with Image Sentiment and Graph Convolutional Networks for Multimedia Automatic Misogyny Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14769v1
• Date: Sun, 29 May 2022 21:12:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 10:58:08.489312
• Title: UPB at SemEval-2022 Task 5: Enhancing UNITER with Image Sentiment and Graph Convolutional Networks for Multimedia Automatic Misogyny Identification
• Title（参考訳）: UPB at SemEval-2022 Task 5: Enhancing UNITER with Image Sentiment and Graph Convolutional Networks for Multimedia Automatic Misogyny Identification
• Authors: Andrei Paraschiv, Mihai Dascalu, Dumitru-Clementin Cercel
• Abstract要約: 本稿ではSemEval-2022 Task 5: MAMI - Multimedia Automatic Misogyny Identificationについて述べる。 私たちのベストモデルは、サブタスクAで71.4%、サブタスクBで67.3%のF1スコアに達し、トップボードの上位3分の1にチームを配置します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent times, the detection of hate-speech, offensive, or abusive language in online media has become an important topic in NLP research due to the exponential growth of social media and the propagation of such messages, as well as their impact. Misogyny detection, even though it plays an important part in hate-speech detection, has not received the same attention. In this paper, we describe our classification systems submitted to the SemEval-2022 Task 5: MAMI - Multimedia Automatic Misogyny Identification. The shared task aimed to identify misogynous content in a multi-modal setting by analysing meme images together with their textual captions. To this end, we propose two models based on the pre-trained UNITER model, one enhanced with an image sentiment classifier, whereas the second leverages a Vocabulary Graph Convolutional Network (VGCN). Additionally, we explore an ensemble using the aforementioned models. Our best model reaches an F1-score of 71.4% in Sub-task A and 67.3% for Sub-task B positioning our team in the upper third of the leaderboard. We release the code and experiments for our models on GitHub
• Abstract（参考訳）: 近年,ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチ,攻撃的,あるいは虐待的言語の検出は,ソーシャルメディアの急速な成長やメッセージの伝播,その影響から,NLP研究において重要な話題となっている。 憎悪検出において重要な役割を担っているにもかかわらず、ミソジニー検出は同じ注目を集めていない。 本稿では,semeval-2022タスク5: mami - multimedia automatic misogyny identificationに提案する分類システムについて述べる。 共有タスクは,テキストキャプションとともにミーム画像を分析することで,マルチモーダルセッティングにおける偽コンテンツを特定することを目的とした。 この目的のために,2つのモデルを提案する。1つはイメージ感情分類器で拡張され,もう1つは語彙グラフ畳み込みネットワーク(VGCN)を利用する。 さらに,上記のモデルを用いてアンサンブルを探索する。 我々の最良のモデルは、サブタスクaで71.4%、サブタスクbで67.3%のf1スコアに達します。 モデルのコードと実験をgithubで公開しています

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