KID: 知識注入とデュアルヘッド学習による有害ミーム検出の最先端フレームワーク

要約

インターネット上のミームに含まれる有害性を検出するため、外部知識を活用する新手法「KID」が提案された。KIDは、画像証拠や背景知識を推論連鎖として構造化し、生成と分類を同時に行うデュアルヘッド構造を採用している。英語、中国語、ベンガル語を含む5つのデータセットで実験を行い、従来手法を大幅に上回る性能を達成した。

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