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/2307.09312v4
• Date: Thu, 22 Feb 2024 06:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 19:02:59.973842
• 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: Reddit のようなオンラインソーシャルネットワーク上でヘイトスピーチを検出する新しい手法である 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、コメントを取り巻く議論において、グラフトランスフォーマーを活用してコンテキスト関係をキャプチャし、モーダルを別々に処理するのではなく、テキストと画像の埋め込みを組み合わせた相互融合層を基盤とする。
• 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 methodfor 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 discussion surrounding a comment and grounding the interwoven fusion layers that combine text and image embeddings instead of processing modalities separately. To evaluate our work, we present a new dataset, HatefulDiscussions, comprising complete multi-modal discussions from multiple online communities on Reddit. We compare the performance of our model to baselines that only process individual comments and conduct extensive ablation studies.
• 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上でヘイトスピーチを検出する新しい手法である 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、コメントを取り巻く議論において、グラフトランスフォーマーを利用してコンテキスト関係をキャプチャし、モーダルを別々に処理するのではなく、テキストと画像の埋め込みを組み合わせた相互融合層を基盤とする。 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。 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。

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