論文の概要: Embedding-based Retrieval in Multimodal Content Moderation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01066v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 19:11:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.828915
• Title: Embedding-based Retrieval in Multimodal Content Moderation
• Title（参考訳）: 多モードコンテンツモデレーションにおける埋め込みに基づく検索
• Authors: Hanzhong Liang, Jinghao Shi, Xiang Shen, Zixuan Wang, Vera Wen, Ardalan Mehrani, Zhiqian Chen, Yifan Wu, Zhixin Zhang,
• Abstract要約: 従来の分類手法を補完するために, 埋め込み型検索法(EBR)を提案する。 EBRはアクションレートを10.32%引き上げ、運用コストを80%以上削減し、解釈可能性と柔軟性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.899256623912933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video understanding plays a fundamental role for content moderation on short video platforms, enabling the detection of inappropriate content. While classification remains the dominant approach for content moderation, it often struggles in scenarios requiring rapid and cost-efficient responses, such as trend adaptation and urgent escalations. To address this issue, we introduce an Embedding-Based Retrieval (EBR) method designed to complement traditional classification approaches. We first leverage a Supervised Contrastive Learning (SCL) framework to train a suite of foundation embedding models, including both single-modal and multi-modal architectures. Our models demonstrate superior performance over established contrastive learning methods such as CLIP and MoCo. Building on these embedding models, we design and implement the embedding-based retrieval system that integrates embedding generation and video retrieval to enable efficient and effective trend handling. Comprehensive offline experiments on 25 diverse emerging trends show that EBR improves ROC-AUC from 0.85 to 0.99 and PR-AUC from 0.35 to 0.95. Further online experiments reveal that EBR increases action rates by 10.32% and reduces operational costs by over 80%, while also enhancing interpretability and flexibility compared to classification-based solutions.
• Abstract（参考訳）: ビデオ理解は、短いビデオプラットフォームにおけるコンテンツモデレーションの基本的な役割を担い、不適切なコンテンツの検出を可能にする。 分類は依然としてコンテンツモデレーションの主要なアプローチであるが、傾向適応や急激なエスカレーションといった、迅速かつコスト効率のよい応答を必要とするシナリオでは、しばしば苦労する。 この問題に対処するために,従来の分類手法を補完するEmbedding-Based Retrieval(EBR)手法を提案する。 最初に、Supervised Contrastive Learning (SCL)フレームワークを利用して、単一のモダルアーキテクチャとマルチモダルアーキテクチャの両方を含む、基礎的な埋め込みモデルのスイートをトレーニングします。 提案モデルは,CLIPやMoCoといった既存のコントラスト学習手法よりも優れた性能を示す。 これらの埋め込みモデルに基づいて,埋め込み生成とビデオ検索を統合し,効率的なトレンド処理を実現する組込み型検索システムの設計と実装を行う。 25の多様な新興トレンドに関する総合的なオフライン実験は、ECRがROC-AUCを0.85から0.99に改善し、PR-AUCを0.35から0.95に改善していることを示している。 さらなるオンライン実験では、ERRはアクションレートを10.32%増加させ、運用コストを80%以上削減し、また、分類ベースのソリューションと比較して解釈可能性と柔軟性を向上させる。

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