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Mohamed Bayan Kmainasi
Mohamed Bayan Kmainasi
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新的 ProBel 资源助力阿拉伯语和英语宣传检测
研究人员开发了 ProBel，这是一个支持阿拉伯语和英语的宣传检测新资源。该资源包括二元分类、多标签技术分类、跨度识别和参考解释的对齐标注。实验表明，单一的双语多任务模型在各种任务和语言上表现最佳，证明了迁移学习的有效性取决于监督级别。
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新的阿拉伯语梗图数据集旨在打击网络仇恨言论
研究人员推出了 AHA-Memes，这是一个新基准数据集，旨在改进对阿拉伯语梗图中仇恨内容的检测。该数据集包含超过 5,000 个手动标注的梗图，具有捕捉各种仇恨策略的细粒度标签，以及另外 66,000 个银标签梗图。该研究对包括纯文本、纯图像和多模态方法以及视觉语言模型在内的几个模型进行了基准测试，建立了基线并确定了特定文化仇恨言论检测中的挑战。
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新AI方法改进了仇恨表情包的检测和解释
研究人员开发了一种新方法，使用强化学习和链式思考（CoT）监督来改进仇恨和宣传表情包的检测和解释。该方法通过优化分类准确性和生成解释的质量来增强多模态大型语言模型（MLLMs）。在英语和阿拉伯语基准上的实验显示，准确性显著提高，并通过自然语言理由提供了更均衡的每类性能。