通过视觉增强实现可信讨厌言语检测
计算机视觉与模式识别
2024-09-23 v1 人工智能
摘要
社交媒体平台上讨厌言语的涌现构成重大挑战，讨厌言语检测 (HSD) 正日益受到重视。当前 HSD 方法侧重丰富上下文信息以提升检测性能，但忽视了讨厌言语的固有不确定性。我们提出一种新型 HSD 方法，称为通过视觉增强实现可信讨厌言语检测方法 (TrusV-HSD)，通过整合扩散视觉图像来增强语义信息，并通过可信损失来缓解不确定性。TrusV-HSD 通过有效提取多模态连接中的可信信息来学习语义表示，无需配对数据。我们在公开 HSD 数据集上进行实验，证明了 TrusV-HSD 的有效性，显示其对常规方法的显著提升。
引用
@article{arxiv.2409.13557,
title = {Trustworthy Hate Speech Detection Through Visual Augmentation},
author = {Ziyuan Yang and Ming Yan and Yingyu Chen and Hui Wang and Zexin Lu and Yi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13557},
year = {2024}
}