論文の概要: Detecting Hope, Hate, and Emotion in Arabic Textual Speech and Multi-modal Memes Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15810v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 08:41:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.078409
• Title: Detecting Hope, Hate, and Emotion in Arabic Textual Speech and Multi-modal Memes Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたアラビア語テキスト・マルチモーダル・ミームにおける希望・憎悪・感情の検出
• Authors: Nouar AlDahoul, Yasir Zaki,
• Abstract要約: 本稿では,このようなコンテンツの中で,希望,憎しみ,攻撃的言語,感情表現を効果的に識別する大規模言語モデルの可能性について検討する。 基礎LLM, 微調整LDM, 事前学習型埋め込みモデルの性能評価を行った。 その結果, GPT-4o-mini, fine-tuned with Arabic textual speech, Gemini Flash 2.5, fine-tuned with Arabic memesなどのLCMの能力が明らかにされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3521447196536418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of social media and online communication platforms has led to the spread of Arabic textual posts and memes as a key form of digital expression. While these contents can be humorous and informative, they are also increasingly being used to spread offensive language and hate speech. Consequently, there is a growing demand for precise analysis of content in Arabic text and memes. This paper explores the potential of large language models to effectively identify hope, hate speech, offensive language, and emotional expressions within such content. We evaluate the performance of base LLMs, fine-tuned LLMs, and pre-trained embedding models. The evaluation is conducted using a dataset of Arabic textual speech and memes proposed in the ArabicNLP MAHED 2025 challenge. The results underscore the capacity of LLMs such as GPT-4o-mini, fine-tuned with Arabic textual speech, and Gemini Flash 2.5, fine-tuned with Arabic memes, to deliver the superior performance. They achieve up to 72.1%, 57.8%, and 79.6% macro F1 scores for tasks 1, 2, and 3, respectively, and secure first place overall in the Mahed 2025 challenge. The proposed solutions offer a more nuanced understanding of both text and memes for accurate and efficient Arabic content moderation systems.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアやオンラインコミュニケーションプラットフォームが台頭し、アラビア語のテキスト投稿やミームがデジタル表現の重要な形態として広まった。 これらの内容はユーモラスで情報的だが、攻撃的な言葉や憎しみの言葉を広めるのにもますます使われている。 その結果、アラビア文字やミームのコンテンツを正確に分析する需要が高まっている。 本稿では,このようなコンテンツの中で,希望,憎しみ,攻撃的言語,感情表現を効果的に識別する大規模言語モデルの可能性について検討する。 基礎LLM, 微調整LDM, 事前学習型埋め込みモデルの性能評価を行った。 アラビアNLP MAHED 2025チャレンジで提案したアラビア文字音声とミームのデータセットを用いて評価を行った。 その結果、GPT-4o-mini、アラビア語のテキスト音声で微調整されたGemini Flash 2.5、アラビアのミームで微調整されたGemini Flash 2.5といったLCMの能力が向上した。 72.1%、57.8%、79.6%のマクロF1スコアをそれぞれ1, 2, 3で達成し、Mahed 2025チャレンジで総合1位を獲得した。 提案したソリューションは、正確で効率的なアラビアコンテンツモデレーションシステムのために、テキストとミームの両方をよりきめ細やかな理解を提供する。

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