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结合图卷积网络的多模态仇恨迷因识别研究
1
作者
刘旭东
杨亮
+1 位作者
张冬瑜
林鸿飞
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024年第1期169-179,共11页
针对现有迷因识别方法常忽视网络实体作用的情况,提出一种结合图卷积网络的迷因识别方法。提取图像中网络实体信息,利用图卷积网络对网络实体模态和文本模态进行融合,结合外源词典从多角度衡量网络实体和迷因文本之间的关系,构建跨域图...
针对现有迷因识别方法常忽视网络实体作用的情况,提出一种结合图卷积网络的迷因识别方法。提取图像中网络实体信息,利用图卷积网络对网络实体模态和文本模态进行融合,结合外源词典从多角度衡量网络实体和迷因文本之间的关系,构建跨域图;通过注意力模块对文本和图像模态进行交互,结合自蒸馏技术提高模型对信息的利用率。实验结果表明:该方法在Hateful Memes和MAMI数据集上的准确率分别达到76.03%和73.9%,性能优于现有的SOTA模型。
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关键词
迷因识别
网络实体
识别
隐式情感分析
图卷积网络
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题名
结合图卷积网络的多模态仇恨迷因识别研究
1
作者
刘旭东
杨亮
张冬瑜
林鸿飞
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
大连理工大学软件学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024年第1期169-179,共11页
基金
国家自然科学基金项目(62076046,62076051)。
文摘
针对现有迷因识别方法常忽视网络实体作用的情况,提出一种结合图卷积网络的迷因识别方法。提取图像中网络实体信息,利用图卷积网络对网络实体模态和文本模态进行融合,结合外源词典从多角度衡量网络实体和迷因文本之间的关系,构建跨域图;通过注意力模块对文本和图像模态进行交互,结合自蒸馏技术提高模型对信息的利用率。实验结果表明:该方法在Hateful Memes和MAMI数据集上的准确率分别达到76.03%和73.9%,性能优于现有的SOTA模型。
关键词
迷因识别
网络实体
识别
隐式情感分析
图卷积网络
Keywords
meme recognition
web entity detection
implicit sentiment analysis
graph convolutional network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合图卷积网络的多模态仇恨迷因识别研究
刘旭东
杨亮
张冬瑜
林鸿飞
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024
0
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