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MultiOff
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新框架SyRHM通过符号推理增强有害表情包检测
研究人员开发了SyRHM，一个旨在改进有害表情包检测的新框架。该系统将检测过程分解为两个主要阶段：意义基础检索和符号语言增强的多阶段推理。SyRHM通过分析多模态内容来检索相关表情包，并将输入转换为符号表示以进行可解释分析。在FHM、HarM和MultiOff等基准数据集上的实验表明，SyRHM的性能优于现有的多模态和基于推理的方法。
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新的EVL-MCoT方法通过增强视觉-语言模型来改进有害表情包的检测
研究人员开发了一种名为EVL-MCoT的新方法，通过增强视觉-语言模型来改进有害表情包的检测。该方法利用增强的思维链（CoT）过程来整合多视角推理，旨在减少偏见并提高识别有害内容的可靠性。EVL-MCoT框架还设有一个原型引导和上下文引导的解码机制，以实现视觉和文本元素之间更精确的对齐，并在HatefulMemes和MultiOff数据集上取得了有希望的结果。