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Erkennung von Überzeugungstechniken in Memes: Eine multimodale und mehrsprachige Exploration

Q: Wie können wir die Leistung von Multimodalmodellen bei der Erkennung von Überzeugungstechniken in Memes weiter verbessern?

Um die Leistung von Multimodalmodellen bei der Erkennung von Überzeugungstechniken in Memes weiter zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden: Verbesserung der Datenqualität: Durch die Verwendung von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten, die eine Vielzahl von Überzeugungstechniken und kulturellen Referenzen abdecken, können die Modelle besser auf die Vielfalt der Inhalte in Memes vorbereitet werden. Feinabstimmung der Modellarchitektur: Die Anpassung der Modellarchitektur, um spezifische Merkmale von Memes wie Text- und Bildinformationen besser zu integrieren, kann die Leistung verbessern. Dies könnte die Implementierung von speziellen Schichten zur Verarbeitung von Bildern oder die Integration von Mechanismen zur Erfassung von Metaphern umfassen. Optimierung der Caption-Generierung: Die Qualität der generierten Bildunterschriften kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung der Modelle haben. Durch die Verwendung fortschrittlicher Sprachmodelle wie GPT-4 und die Feinabstimmung auf meme-spezifische Daten können präzisere und relevantere Bildunterschriften erzeugt werden. Berücksichtigung von Kontext: Die Einbeziehung von Kontextinformationen, wie beispielsweise die Beziehung zwischen Text und Bild in einem Meme, kann dazu beitragen, die Bedeutung und Intention hinter den Überzeugungstechniken besser zu erfassen und die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern. Adversarial Training: Durch das Training der Modelle gegen adversariale Angriffe können sie robuster gegen potenzielle Störungen oder Manipulationen in den Memes werden, was zu einer zuverlässigeren Erkennung von Überzeugungstechniken führt.

Q: Welche Auswirkungen haben Überzeugungstechniken in Memes auf die öffentliche Wahrnehmung und den Diskurs, und wie können wir diese Auswirkungen besser verstehen?

Überzeugungstechniken in Memes können erhebliche Auswirkungen auf die öffentliche Wahrnehmung und den Diskurs haben, da sie oft dazu verwendet werden, Meinungen zu formen, Emotionen zu beeinflussen und bestimmte Botschaften zu verbreiten. Diese Techniken können dazu beitragen, die öffentliche Meinung zu lenken, politische Überzeugungen zu formen und soziale Diskussionen zu beeinflussen. Indem sie humorvolle, satirische oder kontroverse Inhalte verwenden, können Memes eine breite Palette von Emotionen und Reaktionen hervorrufen und somit die öffentliche Diskussion prägen. Um diese Auswirkungen besser zu verstehen, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden: Analyse von Memes: Durch die systematische Analyse von Memes und deren verwendeten Überzeugungstechniken können Forscher Einblicke in die Mechanismen erhalten, die hinter der Beeinflussung der öffentlichen Meinung stehen. Studien zur Wirkung von Memes: Durch empirische Studien und Umfragen kann untersucht werden, wie Menschen auf verschiedene Arten von Memes reagieren und wie sich diese Reaktionen auf ihre Meinungen und Einstellungen auswirken. Zusammenarbeit mit Experten: Die Zusammenarbeit mit Experten aus den Bereichen Psychologie, Kommunikation und Soziologie kann dazu beitragen, die psychologischen und sozialen Auswirkungen von Überzeugungstechniken in Memes besser zu verstehen. Entwicklung von Tools zur Analyse: Die Entwicklung von Tools und Algorithmen zur automatisierten Analyse von Memes und deren Einfluss auf die öffentliche Meinung kann Forschern helfen, Muster und Trends zu identifizieren und zu interpretieren.

Q: Wie können wir die Fähigkeiten von Sprachmodellen nutzen, um metaphorische Bedeutungen in Bildern zu erfassen und so die Lücke zwischen visueller und textueller Modalität zu schließen?

Um die Fähigkeiten von Sprachmodellen zu nutzen, um metaphorische Bedeutungen in Bildern zu erfassen und die Lücke zwischen visueller und textueller Modalität zu schließen, können folgende Ansätze verfolgt werden: Metaphernverständnis trainieren: Durch das Training von Sprachmodellen auf Datensätzen, die metaphorische Sprache enthalten, können sie lernen, metaphorische Ausdrücke zu erkennen und zu interpretieren, sowohl in Texten als auch in Bildern. Multimodale Trainingsdaten: Die Verwendung von multimodalen Trainingsdaten, die sowohl Text als auch Bildinformationen enthalten, kann es den Modellen ermöglichen, Beziehungen zwischen visuellen und textuellen Elementen zu erfassen und metaphorische Bedeutungen besser zu verstehen. Feinabstimmung auf metaphorische Daten: Durch die Feinabstimmung von Sprachmodellen auf speziell kuratierte Datensätze mit metaphorischem Inhalt können sie gezielt auf das Verständnis von Metaphern trainiert werden. Integration von Bildinformationen: Die Integration von Bildinformationen in Sprachmodelle, entweder durch multimodale Architekturen oder durch die Verwendung von Bildbeschreibungen, kann dazu beitragen, visuelle Metaphern zu erfassen und zu interpretieren. Evaluation und Validierung: Durch die Entwicklung von Metriken und Evaluationsverfahren, die die Fähigkeit von Sprachmodellen zur Interpretation von Metaphern bewerten, können Forscher die Leistung dieser Modelle in der Erfassung von metaphorischen Bedeutungen in Bildern genauer beurteilen.

Centrala begrepp

Memes, die Text und Bilder kombinieren, nutzen häufig Metaphern, um überzeugende Botschaften zu vermitteln und die öffentliche Meinung zu beeinflussen. Unser Team hat an der SemEval-2024 Task 4 teilgenommen, einer hierarchischen Multi-Label-Klassifizierungsaufgabe, die darauf abzielt, rhetorische und psychologische Überzeugungstechniken in Memes zu identifizieren.

Sammanfattning

In dieser Studie untersuchen wir die Rolle von Memes bei der Beeinflussung der öffentlichen Wahrnehmung und des Diskurses. Memes werden häufig in Desinformationskampagnen eingesetzt, indem verschiedene rhetorische und psychologische Strategien wie kausale Vereinfachung, gedankenbeendende Gemeinplätze und Verleumdungstechniken verwendet werden.

Um dieses Problem anzugehen, haben wir an der SemEval-2024 Task 4 teilgenommen. Die Aufgabe besteht aus drei Teilaufgaben:

Teilaufgabe 1: Identifizierung von 20 Überzeugungstechniken im Textinhalt von Memes
Teilaufgabe 2a: Identifizierung von 22 Überzeugungstechniken unter Verwendung von Text- und Bildinhalt von Memes
Teilaufgabe 2b: Binäre Klassifizierung der Teilaufgabe 2a

Unser Fokus lag auf Teilaufgabe 2, bei der sowohl der Text- als auch der Bildinhalt der Memes verwendet werden. Um bessere Ergebnisse zu erzielen, führten wir einen zusätzlichen Schritt der Meme-Bildunterschrift ein. Anschließend verglichen wir die Leistung verschiedener Modelle wie LLaVA-1.5, Vicuna-1.5, BERT und RoBERTa, um den Einfluss der Meme-Texte, der generierten Bildunterschriften und der Meme-Bilder auf das Verständnis der in Memes verwendeten Überzeugungstechniken zu untersuchen.

Unsere Experimente zeigen, dass der Einsatz von generierten Bildunterschriften die Leistung verbessert, was auf die metaphorische Natur der Bilder hindeutet, die visuelle Encoder vor Herausforderungen stellt. Unser bestes Modell, ConcatRoBERTa, kombiniert die von GPT-4 generierten Bildunterschriften mit dem Meme-Text, um RoBERTa als Textencoder und CLIP als Bildencoder fein abzustimmen. Es übertrifft den Baseline-Wert deutlich in allen 12 Teilaufgaben.

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Statistik

Memes sind häufig ein Instrument für Desinformationskampagnen, bei denen verschiedene rhetorische und psychologische Strategien wie kausale Vereinfachung, gedankenbeendende Gemeinplätze und Verleumdungstechniken eingesetzt werden.
Die SemEval-2024 Task 4 umfasst drei Teilaufgaben zur Identifizierung von Überzeugungstechniken in Memes.
Unser Fokus lag auf Teilaufgabe 2, bei der sowohl Text- als auch Bildinhalt verwendet werden.
Wir führten einen zusätzlichen Schritt der Meme-Bildunterschrift ein, um die Leistung zu verbessern.
Unser bestes Modell, ConcatRoBERTa, kombiniert generierte Bildunterschriften mit Meme-Text und übertrifft den Baseline-Wert deutlich.

Citat

"Memes, die Text und Bilder kombinieren, nutzen häufig Metaphern, um überzeugende Botschaften zu vermitteln und die öffentliche Meinung zu beeinflussen."
"Unser Team hat an der SemEval-2024 Task 4 teilgenommen, einer hierarchischen Multi-Label-Klassifizierungsaufgabe, die darauf abzielt, rhetorische und psychologische Überzeugungstechniken in Memes zu identifizieren."
"Der Einsatz von generierten Bildunterschriften verbessert die Leistung, was auf die metaphorische Natur der Bilder hindeutet, die visuelle Encoder vor Herausforderungen stellt."

Viktiga insikter från

BCAmirs at SemEval-2024 Task 4

by Amirhossein ... på arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03022.pdf

Djupare frågor

Wie können wir die Leistung von Multimodalmodellen bei der Erkennung von Überzeugungstechniken in Memes weiter verbessern?

Um die Leistung von Multimodalmodellen bei der Erkennung von Überzeugungstechniken in Memes weiter zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Verbesserung der Datenqualität: Durch die Verwendung von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten, die eine Vielzahl von Überzeugungstechniken und kulturellen Referenzen abdecken, können die Modelle besser auf die Vielfalt der Inhalte in Memes vorbereitet werden.

Feinabstimmung der Modellarchitektur: Die Anpassung der Modellarchitektur, um spezifische Merkmale von Memes wie Text- und Bildinformationen besser zu integrieren, kann die Leistung verbessern. Dies könnte die Implementierung von speziellen Schichten zur Verarbeitung von Bildern oder die Integration von Mechanismen zur Erfassung von Metaphern umfassen.

Optimierung der Caption-Generierung: Die Qualität der generierten Bildunterschriften kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung der Modelle haben. Durch die Verwendung fortschrittlicher Sprachmodelle wie GPT-4 und die Feinabstimmung auf meme-spezifische Daten können präzisere und relevantere Bildunterschriften erzeugt werden.

Berücksichtigung von Kontext: Die Einbeziehung von Kontextinformationen, wie beispielsweise die Beziehung zwischen Text und Bild in einem Meme, kann dazu beitragen, die Bedeutung und Intention hinter den Überzeugungstechniken besser zu erfassen und die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern.

Adversarial Training: Durch das Training der Modelle gegen adversariale Angriffe können sie robuster gegen potenzielle Störungen oder Manipulationen in den Memes werden, was zu einer zuverlässigeren Erkennung von Überzeugungstechniken führt.

Welche Auswirkungen haben Überzeugungstechniken in Memes auf die öffentliche Wahrnehmung und den Diskurs, und wie können wir diese Auswirkungen besser verstehen?

Überzeugungstechniken in Memes können erhebliche Auswirkungen auf die öffentliche Wahrnehmung und den Diskurs haben, da sie oft dazu verwendet werden, Meinungen zu formen, Emotionen zu beeinflussen und bestimmte Botschaften zu verbreiten. Diese Techniken können dazu beitragen, die öffentliche Meinung zu lenken, politische Überzeugungen zu formen und soziale Diskussionen zu beeinflussen. Indem sie humorvolle, satirische oder kontroverse Inhalte verwenden, können Memes eine breite Palette von Emotionen und Reaktionen hervorrufen und somit die öffentliche Diskussion prägen.
Um diese Auswirkungen besser zu verstehen, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden:

Analyse von Memes: Durch die systematische Analyse von Memes und deren verwendeten Überzeugungstechniken können Forscher Einblicke in die Mechanismen erhalten, die hinter der Beeinflussung der öffentlichen Meinung stehen.

Studien zur Wirkung von Memes: Durch empirische Studien und Umfragen kann untersucht werden, wie Menschen auf verschiedene Arten von Memes reagieren und wie sich diese Reaktionen auf ihre Meinungen und Einstellungen auswirken.

Zusammenarbeit mit Experten: Die Zusammenarbeit mit Experten aus den Bereichen Psychologie, Kommunikation und Soziologie kann dazu beitragen, die psychologischen und sozialen Auswirkungen von Überzeugungstechniken in Memes besser zu verstehen.

Entwicklung von Tools zur Analyse: Die Entwicklung von Tools und Algorithmen zur automatisierten Analyse von Memes und deren Einfluss auf die öffentliche Meinung kann Forschern helfen, Muster und Trends zu identifizieren und zu interpretieren.

Wie können wir die Fähigkeiten von Sprachmodellen nutzen, um metaphorische Bedeutungen in Bildern zu erfassen und so die Lücke zwischen visueller und textueller Modalität zu schließen?

Um die Fähigkeiten von Sprachmodellen zu nutzen, um metaphorische Bedeutungen in Bildern zu erfassen und die Lücke zwischen visueller und textueller Modalität zu schließen, können folgende Ansätze verfolgt werden:

Metaphernverständnis trainieren: Durch das Training von Sprachmodellen auf Datensätzen, die metaphorische Sprache enthalten, können sie lernen, metaphorische Ausdrücke zu erkennen und zu interpretieren, sowohl in Texten als auch in Bildern.

Multimodale Trainingsdaten: Die Verwendung von multimodalen Trainingsdaten, die sowohl Text als auch Bildinformationen enthalten, kann es den Modellen ermöglichen, Beziehungen zwischen visuellen und textuellen Elementen zu erfassen und metaphorische Bedeutungen besser zu verstehen.

Feinabstimmung auf metaphorische Daten: Durch die Feinabstimmung von Sprachmodellen auf speziell kuratierte Datensätze mit metaphorischem Inhalt können sie gezielt auf das Verständnis von Metaphern trainiert werden.

Integration von Bildinformationen: Die Integration von Bildinformationen in Sprachmodelle, entweder durch multimodale Architekturen oder durch die Verwendung von Bildbeschreibungen, kann dazu beitragen, visuelle Metaphern zu erfassen und zu interpretieren.

Evaluation und Validierung: Durch die Entwicklung von Metriken und Evaluationsverfahren, die die Fähigkeit von Sprachmodellen zur Interpretation von Metaphern bewerten, können Forscher die Leistung dieser Modelle in der Erfassung von metaphorischen Bedeutungen in Bildern genauer beurteilen.