Hateful Memes

该数据集包含了超过10,000个多模态内容的示例，旨在检测表情包中的仇恨言论。该数据集在“仇恨表情包挑战”中得到了应用，该挑战专注于在表情包中识别仇恨言论。规模上，数据集拥有超过10,000个示例，其任务是检测多模态表情包中的仇恨言论。

This dataset contains over 10,000 multimodal content examples, designed to detect hate speech in memes. It has been utilized in the Hateful Memes Challenge, which focuses on identifying hate speech in memes. With over 10,000 instances in total, its core task is to detect hate speech in multimodal memes.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Hateful Memes是由Facebook AI创建的多模态仇恨言论检测数据集，包含超过10,000个文本与图像结合的示例，其核心特点是要求模型必须融合多模态信息才能准确理解内容，旨在推动早期融合AI系统的研究。数据集基于明确的仇恨言论定义构建，包含良性混淆示例以减少误报，并配套发布了基准模型代码和10万美元奖金的竞赛挑战。