온라인 이모티콘에서 증오를 분리하기

혐오 및 모욕적 콘텐츠 탐지는 텍스트와 같은 단일 모달에서 광범위하게 연구되어 왔습니다. 그러나 이러한 유해한 정보는 온라인 밈과 같은 다중 모달 콘텐츠를 통해 전달될 수도 있습니다. 따라서, 다중 모달 혐오 콘텐츠 탐지가 최근 학술계와 산업계 연구 커뮤니티에서 많은 주목을 받고 있습니다. 본 논문은 이 새로운 연구 주제에 기여하기 위해 DisMultiHate라는 혁신적인 프레임워크를 제안합니다. DisMultiHate는 다중 모달 밈에서 대상 실체를 분리하여 혐오 콘텐츠 분류의 정확성과 설명력을 개선하도록 설계되었습니다. 우리는 두 개의 공개된 혐오 및 모욕적 밈 데이터셋을 사용하여 광범위한 실험을 수행했습니다. 실험 결과, DisMultiHate는 혐오 밈 분류 작업에서 최신 단일 모달 및 다중 모달 베이스라인들을 능가할 수 있음을 보여주었습니다. 또한 경험적 사례 연구를 통해 DisMultiHate가 밈 내의 대상 실체를 분리하는 능력과 다중 모달 혐오 콘텐츠 분류 작업의 설명력을 입증하였습니다.