检索结果-内蒙古大学图书馆

Natural language Processing Journal 2024年 9卷

作者： Sneha Chinivar Roopa M.S. Arunalatha J.S. Venugopal K.R. Department of Computer Science and Engineering Bangalore University Bengaluru India Department of Computer Science and Engineering Nitte Meenakshi Institute of Technology Bengaluru India Department of Computer Science and Engineering University Visvesvaraya College of Engineering (UVCE) Bengaluru India Bangalore University Bengaluru India

Memes have become a fundamental part of online communication and humour, reflecting and shaping the culture of today’s digital age. The amplified Meme culture is inadvertently endorsing and propagating casual Misogyny. This study proposes V-LTCS (vision- language transformer Combination Search), a framework that encompasses all possible combinations of the most fitting Text ( i.e. BERT, ALBERT, and XLM-R) and vision ( i.e. Swin, ConvNeXt, and ViT) transformer models to determine the backbone architecture for identifying Memes that contains misogynistic contents. All feasible vision-language transformer model combinations obtained from the recognized optimal Text and vision transformer models are evaluated on two (smaller and larger) datasets using varied standard metrics ( viz. Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score). The BERT-ViT combinational transformer model demonstrated its efficiency on both datasets, validating its ability to serve as a backbone architecture for all subsequent efforts to recognize Multimodal Misogynous Memes.

关键词： Misogynous Memes Neural network classifier vision-language transformer model

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