基於提示增強網路的仇恨迷因圖分類

Kernekoncepter

本文提出了一種名為 Pen 的提示增強網路框架，用於仇恨迷因圖分類，透過將提示學習方法擴展到特徵空間，並結合提示感知對比學習，提升模型對仇恨迷因圖的分類準確度。

Resumé

基於提示增強網路的仇恨迷因圖分類研究

文獻資訊: Liu, J., Feng, Y., Chen, J., Xue, Y., & Li, F. (2024). Prompt-enhanced Network for Hateful Meme Classification. arXiv preprint arXiv:2411.07527.
研究目標: 本研究旨在開發一種更精準的仇恨迷因圖分類方法，解決傳統多模態分類方法過度依賴外部知識且可能引入無關資訊的問題。
研究方法: 本研究提出了一種名為 Pen 的提示增強網路框架，其核心概念是將提示學習方法擴展到特徵空間，並結合提示感知對比學習，以提升模型對仇恨迷因圖的分類準確度。具體來說，Pen 框架首先透過提示方法處理輸入序列，並使用區域資訊全局提取模組提取推論實例和示例的全局資訊特徵。接著，透過提示增強多視角感知模組，從多個視角感知推論實例和示例的全局資訊特徵，以進行仇恨情緒判斷。此外，為了更好地捕捉特徵空間中仇恨和非仇恨之間的關係，本研究引入了提示感知對比學習，以改善樣本特徵分佈的品質。
主要發現: 在兩個公開數據集（FHM 和 HarM）上進行的大量實驗表明，Pen 框架在仇恨迷因圖分類任務中，相較於當前最先進的模型基準，展現出更優異的泛化性和分類準確度。
主要結論: Pen 框架透過將提示學習方法擴展到特徵空間，並結合提示感知對比學習，能有效提升模型對仇恨迷因圖的分類準確度。
研究意義: 本研究為仇恨迷因圖的自動化偵測提供了一種更精準且有效的方法，有助於減少網路仇恨言論的傳播。
研究限制與未來方向:

未來研究可以探討將 Pen 框架應用於少樣本學習任務，以提升提示方法在低資源文本分類任務中的準確度。
未來研究可以進一步探索更豐富的外部知識，以提升模型在處理包含多樣化仇恨因素的數據集時的效能。

Statistik

在 HarM 數據集上，Pen 的 macro-average F1 score 比僅依賴提示方法的 Prompthate 方法提升了 2.85%。
在 FHM 數據集上，Pen 的 macro-average F1 score 比僅依賴提示方法的 Prompthate 方法提升了 1.56%。
在 HarM 數據集上，PenCap 的 macro-average F1 score 比 Pro-Cap 方法提升了 1.85%。
在 FHM 數據集上，PenCap 的 macro-average F1 score 比 Pro-Cap 方法提升了 0.66%。

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Prompt-enhanced Network for Hateful Meme Classification

by Junxi Liu, Y... kl. arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07527.pdf

Dybere Forespørgsler

除了仇恨言論偵測，提示增強網路框架還可以用於哪些其他自然語言處理任務？

提示增強網路框架 (Prompt-enhanced Network Framework) 是一種利用提示學習 (Prompt Learning) 來增強模型在自然語言處理任務中表現的方法。除了仇恨言論偵測，它還可以用於許多其他的自然語言處理任務，例如：

情感分析 (Sentiment Analysis): 提示可以引導模型關注文本中表達情感的關鍵詞或短語，從而更準確地判斷文本的情感傾向。
問答系統 (Question Answering): 提示可以幫助模型理解問題的意圖，並從文本中提取相關信息來生成答案。
文本摘要 (Text Summarization): 提示可以引導模型關注文本中的重要信息，並生成簡潔準確的摘要。
機器翻譯 (Machine Translation): 提示可以提供上下文信息，幫助模型生成更流暢、更準確的翻譯結果。
文本生成 (Text Generation): 提示可以作為文本生成的起點，引導模型生成符合特定主題或風格的文本。
總之，提示增強網路框架可以應用於各種自然語言處理任務，通過設計有效的提示，可以引導模型更好地理解和處理文本信息，從而提高模型在各項任務中的表現。

如何在確保言論自由的同時，有效地應對網路仇恨言論的傳播？

在確保言論自由的同時有效應對網路仇恨言論的傳播是一個複雜的議題，需要多方面的努力：
一、技術層面：

開發更先進的仇恨言論偵測技術： 如同文章中提到的提示增強網路框架，持續提升模型對仇恨言論的識別能力，同時降低誤判率。
研發多語言仇恨言論偵測工具： 網路仇恨言論跨越國界，需要開發能夠識別多種語言的仇恨言論偵測工具。
建立公開透明的仇恨言論資料庫： 提供更多樣化的數據，幫助研究人員訓練和評估仇恨言論偵測模型。
二、平台責任：

制定明確的仇恨言論政策： 社交媒體平台應制定明確的仇恨言論政策，並公開透明地執行。
提供便捷的舉報機制： 讓用戶可以方便地舉報仇恨言論，並確保平台能夠及時處理。
與第三方組織合作： 與相關組織合作，共同打擊網路仇恨言論。
三、社會教育：

提升公眾對仇恨言論的認知： 通過教育和宣傳，讓公眾了解仇恨言論的危害，並提高對其的敏感度。
鼓勵理性思考和包容性對話： 營造尊重多元文化的網路環境，鼓勵用戶理性思考和包容性對話。
培養媒體素養： 幫助人們辨別網路信息真偽，避免被仇恨言論誤導。
四、法律法規：

完善相關法律法規： 制定針對網路仇恨言論的法律法規，明確其定義和處罰措施。
加強執法力度： 嚴厲打擊利用網路傳播仇恨言論的行為。
總之，應對網路仇恨言論需要技術、平台、社會和法律等多方面的共同努力，在確保言論自由的同時，創造一個更加安全和包容的網路環境。

如果將人工智慧應用於內容審查，可能會有哪些潛在的倫理問題？

將人工智慧應用於內容審查，雖然可以提高效率，但也存在著許多潛在的倫理問題：

演算法偏見： 人工智慧模型的訓練數據可能存在偏見，導致模型在審查內容時產生歧視性結果，例如針對特定群體或觀點進行過度審查。
過度審查： 由於人工智慧模型對語境的理解能力有限，可能將一些無害的內容誤判為違規內容，導致過度審查，限制言論自由。
缺乏透明度： 人工智慧模型的決策過程 often 不夠透明，難以理解其判斷依據，導致用戶無法有效申訴。
被濫用風險： 人工智慧技術可能被濫用於壓制異見或操控輿論，例如政府或企業可以利用人工智慧技術來審查對其不利的言論。
責任歸屬問題： 當人工智慧模型出現錯誤判斷時，責任歸屬 often 不明確，難以追究相關人員的責任。
為了應對這些倫理問題，需要採取以下措施：

確保訓練數據的多樣性和客觀性： 避免模型學習到數據中的偏見，並定期評估和修正模型的偏見。
設定合理的審查標準： 明確界定違規內容的標準，避免過度審查，並建立申訴機制，保障用戶的權益。
提高模型的透明度和可解釋性： 讓用戶了解模型的決策依據，並提供人工複核機制，確保審查結果的準確性。
加強監管和倫理規範： 制定相關法律法規和倫理規範，規範人工智慧技術在內容審查中的應用，防止技術被濫用。
總之，在應用人工智慧技術進行內容審查時，必須充分考慮其潛在的倫理問題，並採取相應的措施來 mitigate 這些問題，在保障網路安全的同時，也要維護言論自由和信息的多元化。