迈向更好的图表示:用于多模态营销意图检测的双分支协同图神经网络
计算机视觉与模式识别
2021-04-01 v3
摘要
受通过互联网传播和收集信息已成为常态这一事实的启发,越来越多的人选择在社交网络中发布营利性内容(图像与文本)。由于网络审查的困难,恶意营销可能对社会造成危害。因此,在线自动检测营销意图具有重要意义。然而,多模态数据间的鸿沟使得融合图像与文本进行内容营销检测十分困难。为此,本文提出双分支协同图神经网络(Two-Branch Collaborative Graph Neural Networks),以端到端方式通过图卷积网络(Graph Convolution Networks, GCNs)协同表示多模态数据。实验结果表明,我们提出的方法在营销意图检测的图分类任务上取得了优越性能。
引用
@article{arxiv.2005.08706,
title = {Towards Better Graph Representation: Two-Branch Collaborative Graph Neural Networks for Multimodal Marketing Intention Detection},
author = {Lu Zhang and Jian Zhang and Zhibin Li and Jingsong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08706},
year = {2021}
}
备注
Accepted by ICME2020