Hateful Memes

Name: Hateful Memes
Creator: OpenDataLab
Published: 2026-05-24 11:30:34
License: 暂无描述

OpenDataLab2026-05-24 更新2024-05-09 收录

下载链接：

https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Hateful_Memes

下载链接

链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

可恶的模因数据集由10,000多个新创建的多模态内容示例组成。模因的选择方式使得严格的单峰分类器难以正确地对其进行分类 (如下面的示例所示)。我们还专门设计了数据集，以克服人工智能研究中的常见挑战，例如缺乏帮助机器学习避免误报的示例。它涵盖了各种攻击类型以及目标群体和类别。(有关数据集的更多信息，请参见本文。)

The Challenging Meme Dataset consists of over 10,000 newly created multimodal content examples. The memes are selected such that strict unimodal classifiers struggle to classify them correctly, as demonstrated by the examples below. We also specifically designed this dataset to address common challenges in AI research, such as the scarcity of examples that help machine learning models avoid false positives. It covers a wide range of attack types, target groups and categories. (For more information about this dataset, please refer to this paper.)

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2022-11-02

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建Hateful Memes数据集时，研究者们精心挑选了大量多模态数据，包括图像和文本，旨在捕捉社交媒体中存在的仇恨言论。数据集的构建过程涉及从多个公开可用的社交媒体平台收集图像和相应的文本描述，随后通过人工标注的方式，将这些数据分为‘仇恨’和‘非仇恨’类别。这一过程确保了数据集的高质量和代表性，为后续的仇恨言论检测研究提供了坚实的基础。

特点

Hateful Memes数据集的显著特点在于其多模态性质，结合了图像和文本信息，这使得它能够更全面地捕捉和识别仇恨言论。此外，数据集的标注过程严格遵循专业标准，确保了标签的准确性和一致性。数据集的规模适中，既保证了研究的深度，又兼顾了计算资源的合理利用。

使用方法

Hateful Memes数据集主要用于开发和评估多模态机器学习模型，特别是那些旨在检测社交媒体中仇恨言论的模型。研究者可以通过该数据集训练模型，以识别图像和文本结合的仇恨内容。此外，数据集还可用于跨学科研究，如社会心理学和计算机科学的交叉领域，探讨仇恨言论的传播机制和影响。

背景与挑战

背景概述

Hateful Memes数据集由Facebook AI Research（FAIR）于2020年创建，旨在解决社交媒体中仇恨言论的自动检测问题。该数据集的核心研究问题是如何结合图像和文本信息，以更准确地识别和分类含有仇恨内容的表情包。主要研究人员包括Douwe Kiela和Hamed Firooz等，他们的工作对多模态学习领域产生了深远影响，特别是在社交媒体内容审核和情感分析方面。

当前挑战

Hateful Memes数据集面临的挑战主要集中在多模态数据的融合和仇恨言论的复杂性上。首先，图像和文本的结合需要先进的深度学习模型，以捕捉两者之间的复杂关系。其次，仇恨言论的定义和表达方式在不同文化和语境中差异巨大，导致模型的泛化能力受限。此外，数据集的构建过程中，如何确保标注的准确性和一致性也是一个重大挑战。

发展历史

创建时间与更新

Hateful Memes数据集由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年创建，旨在通过多模态数据集研究仇恨言论的检测。该数据集自创建以来未有官方更新记录。

重要里程碑

Hateful Memes数据集的发布标志着多模态学习在仇恨言论检测领域的重要突破。该数据集包含了超过10,000个带有文本和图像的合成模因，旨在挑战现有的仇恨言论检测模型。通过结合视觉和文本信息，研究者们能够开发出更为复杂和准确的检测算法。此外，该数据集还促进了跨学科的合作，吸引了计算机视觉、自然语言处理和社交媒体分析领域的研究者共同参与。

当前发展情况

目前，Hateful Memes数据集已成为仇恨言论检测研究的重要基准。研究者们利用该数据集开发了多种多模态模型，显著提升了仇恨言论检测的准确性和鲁棒性。该数据集的应用不仅限于学术研究，还推动了实际应用中的技术进步，如社交媒体平台的自动内容审核系统。此外，Hateful Memes数据集的成功也激发了更多关于多模态数据集的研究，为未来的技术发展奠定了坚实基础。

发展历程

Facebook AI Research (FAIR)首次提出Hateful Memes数据集的概念，旨在通过多模态数据解决仇恨言论的检测问题。
2019年
FAIR正式发布Hateful Memes数据集，包含10,000个带有文本和图像的meme，其中一半被标记为含有仇恨内容。
2020年
研究社区开始广泛使用Hateful Memes数据集进行多模态学习研究，特别是在仇恨言论检测和图像文本联合理解领域。
2021年
基于Hateful Memes数据集的研究成果开始应用于实际系统，如社交媒体平台的仇恨言论自动检测工具。
2022年

常用场景

经典使用场景

在多模态情感分析领域，Hateful Memes数据集被广泛用于检测和分类含有仇恨言论的图像与文本组合。通过结合图像和文本信息，研究人员能够开发出更为精准的模型，以识别和过滤社交媒体中的有害内容。

衍生相关工作

基于Hateful Memes数据集，研究人员开发了多种多模态学习模型，如基于Transformer的架构和混合模型。这些模型不仅在仇恨言论检测任务中表现出色，还为其他多模态任务如图像描述生成和视觉问答提供了新的思路和方法。

数据集最近研究