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基于弱监督模态语义增强的多模态有害信息检测方法
1
作者
刘晋文
王磊
+4 位作者
马博
董瑞
杨雅婷
艾合塔木江·艾合麦提
王欣乐
《计算机应用》
北大核心
2025年第10期3146-3153,共8页
社交媒体上多模态有害信息的泛滥不仅损害公众利益,还严重扰乱社会秩序,亟需有效的检测方法。现有研究依赖预训练模型提取与融合多模态特征,忽视了通用语义在有害信息检测任务中的局限性,且未能充分考虑有害信息复杂多变的组合形式。为...
社交媒体上多模态有害信息的泛滥不仅损害公众利益,还严重扰乱社会秩序,亟需有效的检测方法。现有研究依赖预训练模型提取与融合多模态特征,忽视了通用语义在有害信息检测任务中的局限性,且未能充分考虑有害信息复杂多变的组合形式。为此,提出一种基于弱监督模态语义增强的多模态有害信息检测方法(weak-S),所提方法通过引入弱监督模态信息辅助多模态特征的有害语义对齐,并设计一种低秩双线性池化的多模态门控集成机制,以区分不同信息的贡献度。实验结果表明,所提方法在Harm-P和MultiOFF数据集上的F1值相较于SOTA(StateOf-The-Art)模型分别提高了2.2和3.2个百分点,验证了弱监督模态语义在多模态有害信息检测中的重要性。此外,所提方法在多模态夸张检测任务上取得了泛化性能的提升。
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关键词
单模态弱监督
对比学习
门控集成
多模态
有害信息检测
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职称材料
题名
基于弱监督模态语义增强的多模态有害信息检测方法
1
作者
刘晋文
王磊
马博
董瑞
杨雅婷
艾合塔木江·艾合麦提
王欣乐
机构
中国科学院新疆理化技术研究所
中国科学院大学
新疆民族语音语言信息处理实验室
河海大学
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第10期3146-3153,共8页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金重点项目(2023D01D17)
“天山英才”科技创新领军人才项目(2022TSYCLJ0046)
+2 种基金
新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2023B03024)
中国科学院青年创新促进会资助项目(Y2021112)
新疆维吾尔自治区“天山英才”培养计划项目(2023TSYCCX0041)。
文摘
社交媒体上多模态有害信息的泛滥不仅损害公众利益,还严重扰乱社会秩序,亟需有效的检测方法。现有研究依赖预训练模型提取与融合多模态特征,忽视了通用语义在有害信息检测任务中的局限性,且未能充分考虑有害信息复杂多变的组合形式。为此,提出一种基于弱监督模态语义增强的多模态有害信息检测方法(weak-S),所提方法通过引入弱监督模态信息辅助多模态特征的有害语义对齐,并设计一种低秩双线性池化的多模态门控集成机制,以区分不同信息的贡献度。实验结果表明,所提方法在Harm-P和MultiOFF数据集上的F1值相较于SOTA(StateOf-The-Art)模型分别提高了2.2和3.2个百分点,验证了弱监督模态语义在多模态有害信息检测中的重要性。此外,所提方法在多模态夸张检测任务上取得了泛化性能的提升。
关键词
单模态弱监督
对比学习
门控集成
多模态
有害信息检测
Keywords
unimodal weak supervision
contrastive learning
gated integration
multimodal
harmful content detection
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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被引量
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1
基于弱监督模态语义增强的多模态有害信息检测方法
刘晋文
王磊
马博
董瑞
杨雅婷
艾合塔木江·艾合麦提
王欣乐
《计算机应用》
北大核心
2025
0
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