arXiv cs.CL· Nazar Andrushko, Vera Schmitt, Veronika Solopova·· 6 天前AI 评分15
UkrMeme：乌克兰语模因中的多模态可解释说服检测
UkrMeme: Multimodal Explainable Persuasion Detection in Ukrainian Memes
AI 导读
研究团队构建了 UkrMeme 数据集，包含 200 条乌克兰战时模因并标注说服技巧，同时发布 PTM-UA——Propaganda 950 基准子集的乌克兰语翻译版，保留原始图像内容仅翻译文本。研究在零样本提示下用视觉语言模型（VLM）评测图像、文本和多模态输入，采用分层 F1 指标，并对比 LRP 与模型生成 token 归因两种解释方法所强调的证据语义类别。
正文 · AI 翻译
摘要：模因在现代在线交流中扮演着核心角色，尤其是在政治冲突语境中，视觉与文本线索相结合以传达说服性信息。我们使用视觉语言模型（VLM）研究乌克兰语模因中的说服技巧检测。我们引入了 UkrMeme，这是一个包含 200 个自然产生的乌克兰战时模因的数据集，并标注了说服技巧；以及 PTM-UA，这是 Propaganda 950 基准子集的乌克兰语翻译版本，在翻译模因文本的同时保留了原始视觉内容。我们在零样本提示设置下，使用分层 F1 指标评估 VLM 在图像、文本和多模态输入上的表现。最后，我们比较了逐层相关性传播（LRP）和模型生成的 token 归因，并分析了每种解释方法所强调的证据的语义类别。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；计算机视觉与模式识别（cs.CV） |
| 引用为： | arXiv:2610.13783 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.13783v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.13783 arXiv 颁发的 DOI，通过 DataCite（待注册） |
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来自：Veronika Solopova [查看电子邮件]
[v1]
2026年10月9日星期五 16:03:27 UTC（1,714 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org