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Los Cabos International Airport
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新框架通过自适应融合增强多模态讽刺检测能力
研究人员开发了一个新的多模态讽刺检测框架，旨在通过解决实例依赖的模态贡献和误导性语义一致性等挑战来提高准确性。所提出的方法集成了动态门控跨模态融合与讽刺感知对比正则化（SaCR）。该方法自适应地校准文本和视觉贡献，并使用对比正则化目标来更好地区分讽刺和非讽刺内容。在MMSD和MMSD2.0数据集上的实验表明，该框架优于现有基线。
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新型图网络增强了多模态讽刺和网络欺凌的检测能力
研究人员开发了两种新颖的框架HCIG和GCCN，旨在改进多模态讽刺和网络欺凌的检测。HCIG（分层跨模态不一致图网络）使用图注意力网络在词元、短语和全局级别上对不一致性进行建模。GCCN（基于图的跨模态矛盾网络）采用基于图的推理和矛盾感知池化。这两种模型都旨在比传统融合方法更有效地捕捉文本和视觉信息之间的语义不一致性。在基准数据集上的实验表明，HCIG在讽刺检测方面取得了高准确率，而GCCN在网络欺凌检测方面表现出色。