摘要
仇恨表情包在社交媒体上正成为一个日益严重的威胁。虽然表情包中的图像和相应的文字是相关的，但它们在单独观看时并不一定传达相同的意义。因此，检测仇恨表情包需要仔细考虑视觉和文本信息。多模态预训练对于这项任务是有益的，因为它通过将图像和文本表示在同一特征空间中，有效地捕捉了二者之间的关系。此外，通过中间融合建模图像和文本特征之间的交互也是至关重要的。现有的大多数方法要么采用多模态预训练，要么采用中间融合，但很少同时使用这两种方法。在这项工作中，我们提出了Hate-CLIPper架构，该架构通过特征交互矩阵（Feature Interaction Matrix, FIM）显式地建模使用对比语言-图像预训练（Contrastive Language-Image Pre-training, CLIP）编码器获得的图像和文本表示之间的跨模态交互。基于FIM表示的简单分类器在Hateful Memes Challenge（HMC）数据集上实现了85.8的AUROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic curve），这一成绩甚至超过了人类的表现82.65。在其他表情包数据集如Propaganda Memes和TamilMemes上的实验也证明了所提出方法的泛化能力。最后，我们分析了FIM表示的可解释性，并展示了跨模态交互确实有助于有意义概念的学习。本工作的代码可在https://github.com/gokulkarthik/hateclipper 获取。