論文の概要: Multi-Modal Discussion Transformer: Integrating Text, Images and Graph Transformers to Detect Hate Speech on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09312v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 15:32:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 19:28:49.154911
• Title: Multi-Modal Discussion Transformer: Integrating Text, Images and Graph Transformers to Detect Hate Speech on Social Media
• Title（参考訳）: マルチモーダルディスカッション変換器:ソーシャルメディア上でのヘイトスピーチ検出のためのテキスト・画像・グラフ変換器の統合
• Authors: Liam Hebert, Gaurav Sahu, Yuxuan Guo, Nanda Kishore Sreenivas, Lukasz Golab, Robin Cohen
• Abstract要約: 本稿では,オンラインソーシャルネットワークにおけるヘイトスピーチ検出のためのマルチモーダルグラフベースのトランスフォーマーモデルを提案する。 従来のコメントのみの手法とは対照的に,本手法では議論の文脈に根ざしたテキストや画像の全体的分析を行う。 オンラインの文脈でソーシャルな価値を提供するためのマルチモーダルソリューションの今後の取り組みを締めくくります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3756400508728515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the Multi-Modal Discussion Transformer (mDT), a novel multi-modal graph-based transformer model for detecting hate speech in online social networks, such as Reddit discussions. In contrast to traditional comment-only methods, our approach to labelling a comment as hate speech involves a holistic analysis of text and images grounded in the discussion context. This is done by leveraging graph transformers to capture the contextual relationships in the entire discussion surrounding a comment and grounding the interwoven fusion layers that combine individual comments' text and image embeddings instead of processing modalities separately. We compare the performance of our model to baselines that only process individual comments and conduct extensive ablation studies. To evaluate our work, we present a new dataset, HatefulDiscussions, comprising complete multi-modal discussions from multiple online communities on Reddit. We conclude with future work for multimodal solutions to deliver social value in online contexts, arguing that capturing a holistic view of a conversation significantly advances the effort to detect anti-social behaviour.
• Abstract（参考訳）: Redditのようなオンラインソーシャルネットワークにおけるヘイトスピーチを検出するためのマルチモーダルグラフベースのトランスフォーマーモデルであるMulti-Modal discussion Transformer(mDT)を提案する。 従来のコメントのみの手法とは対照的に、ヘイトスピーチとしてコメントをラベル付けするアプローチには、議論の文脈に根ざしたテキストや画像の全体的分析が含まれる。 これは、グラフトランスフォーマーを活用して、コメントを取り巻く議論全体のコンテキスト関係をキャプチャし、個別のコメントのテキストと画像の埋め込みを別々に処理する代わりに組み合わせた相互融合層を基盤とする。 モデルの性能を,個々のコメントのみを処理し,広範なアブレーション研究を行うベースラインと比較する。 reddit上の複数のオンラインコミュニティによる、完全なマルチモーダルな議論からなる新しいデータセットであるhatefuldiscussionsを提案する。 オンラインの文脈における社会的価値を提供するためのマルチモーダル・ソリューションの今後の取り組みは、会話の全体像を捉えることは、反社会的行動を検出する努力を著しく前進させると主張している。

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