論文の概要: Co-AttenDWG: Co-Attentive Dimension-Wise Gating and Expert Fusion for Multi-Modal Offensive Content Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19010v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 10:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 14:05:51.155231
• Title: Co-AttenDWG: Co-Attentive Dimension-Wise Gating and Expert Fusion for Multi-Modal Offensive Content Detection
• Title（参考訳）: Co-AttenDWG:マルチモーダル攻撃コンテンツ検出のためのコ・アテンティブディメンションワイズゲーティングとエキスパートフュージョン
• Authors: Md. Mithun Hossain, Md. Shakil Hossain, Sudipto Chaki, M. F. Mridha,
• Abstract要約: マルチモーダル学習は重要な研究の方向性として浮上している。 既存のアプローチは、しばしばクロスモーダル相互作用の不足と固い融合戦略に悩まされる。 本稿では,Co-AttenDWGを提案する。 我々は,Co-AttenDWGが最先端性能と優れたクロスモーダルアライメントを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-modal learning has emerged as a crucial research direction, as integrating textual and visual information can substantially enhance performance in tasks such as classification, retrieval, and scene understanding. Despite advances with large pre-trained models, existing approaches often suffer from insufficient cross-modal interactions and rigid fusion strategies, failing to fully harness the complementary strengths of different modalities. To address these limitations, we propose Co-AttenDWG, co-attention with dimension-wise gating, and expert fusion. Our approach first projects textual and visual features into a shared embedding space, where a dedicated co-attention mechanism enables simultaneous, fine-grained interactions between modalities. This is further strengthened by a dimension-wise gating network, which adaptively modulates feature contributions at the channel level to emphasize salient information. In parallel, dual-path encoders independently refine modality-specific representations, while an additional cross-attention layer aligns the modalities further. The resulting features are aggregated via an expert fusion module that integrates learned gating and self-attention, yielding a robust unified representation. Experimental results on the MIMIC and SemEval Memotion 1.0 datasets show that Co-AttenDWG achieves state-of-the-art performance and superior cross-modal alignment, highlighting its effectiveness for diverse multi-modal applications.
• Abstract（参考訳）: テキスト情報と視覚情報を統合することで、分類、検索、シーン理解といったタスクのパフォーマンスを大幅に向上させることができるため、マルチモーダル学習は重要な研究方向として現れてきた。 大きな事前訓練されたモデルによる進歩にもかかわらず、既存のアプローチは、しばしばクロスモーダル相互作用の不足と固い融合戦略に悩まされ、異なるモーダルの相補的な強みを十分に活用できなかった。 これらの制約に対処するため、我々はCo-AttenDWG、次元ワイドゲーティングによるコアテンション、エキスパート融合を提案する。 提案手法では,まずテキストと視覚的特徴を共有埋め込み空間に射出する。 このことは、チャネルレベルで特徴の寄与を適応的に調整し、有能な情報を強調する次元ワイドゲーティングネットワークによってさらに強化される。 平行して、デュアルパスエンコーダは独立にモダリティ固有の表現を洗練し、追加のクロスアテンション層はモダリティをさらに整列させる。 得られた特徴は、学習したゲーティングと自己アテンションを統合した専門家の融合モジュールを通じて集約され、堅牢な統一表現をもたらす。 MIMICとSemEval Memotion 1.0データセットの実験結果は、Co-AttenDWGが最先端のパフォーマンスと優れたクロスモーダルアライメントを実現し、多様なマルチモーダルアプリケーションに対するその有効性を強調していることを示している。

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