論文の概要: Keyword-Oriented Multimodal Modeling for Euphemism Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21504v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 13:45:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:55:05.939464
• Title: Keyword-Oriented Multimodal Modeling for Euphemism Identification
• Title（参考訳）: キーワード指向マルチモーダルモデリングによるエフェミズム同定
• Authors: Yuxue Hu, Junsong Li, Meixuan Chen, Dongyu Su, Tongguan Wang, Ying Sha,
• Abstract要約: ソーシャルメディアの台頭は、テキスト、画像、オーディオを取り入れたマルチモーダル分析の必要性を強調している。 テキスト, 画像, 音声を含む, キーワード指向の多モーダルコーパス (KOM-Euph) を導入する。 マルチモーダル特徴アライメントと動的融合モジュールを用いたキーワード指向型マルチモーダル・エフェミズム識別法(KOM-EI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0744004717468878
• License:
• Abstract: Euphemism identification deciphers the true meaning of euphemisms, such as linking "weed" (euphemism) to "marijuana" (target keyword) in illicit texts, aiding content moderation and combating underground markets. While existing methods are primarily text-based, the rise of social media highlights the need for multimodal analysis, incorporating text, images, and audio. However, the lack of multimodal datasets for euphemisms limits further research. To address this, we regard euphemisms and their corresponding target keywords as keywords and first introduce a keyword-oriented multimodal corpus of euphemisms (KOM-Euph), involving three datasets (Drug, Weapon, and Sexuality), including text, images, and speech. We further propose a keyword-oriented multimodal euphemism identification method (KOM-EI), which uses cross-modal feature alignment and dynamic fusion modules to explicitly utilize the visual and audio features of the keywords for efficient euphemism identification. Extensive experiments demonstrate that KOM-EI outperforms state-of-the-art models and large language models, and show the importance of our multimodal datasets.
• Abstract（参考訳）: ユーフェミズムの識別は、不正なテキストで「雑草」と「マリファナ」を結びつけることや、コンテンツのモデレーションを支援し、地下市場と戦うことなど、ユーフェミズムの真の意味を解読する。 既存の手法は主にテキストベースであるが、ソーシャルメディアの台頭は、テキスト、画像、オーディオを取り入れたマルチモーダル分析の必要性を強調している。 しかし、エウヘミズムのためのマルチモーダルデータセットの欠如はさらなる研究を制限している。 そこで我々は,euphemismsとその対応するターゲットキーワードをキーワードとみなし,まず,テキスト,画像,音声を含む3つのデータセット(Drug,Weapon,Sexuality)を含むキーワード指向のeuphemisms(KOM-Euph)のマルチモーダルコーパスを導入する。 さらに,マルチモーダルな特徴アライメントと動的融合モジュールを用いて,キーワードの視覚的特徴と音声的特徴を効果的に活用する,キーワード指向のマルチモーダル・エフェミズム識別法 (KOM-EI) を提案する。 大規模な実験により、KOM-EIは最先端のモデルや大規模言語モデルよりも優れており、我々のマルチモーダルデータセットの重要性を示している。

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