TY -的A2 Uddin m . iran AU - Aggarwal Apeksha盟,Sharma Vibhav盟,Trivedi Anshul AU - Yadav,玛雅盟——Agrawal是AU -辛格,Dilbag盟——Mishra Vipul盟——Gritli Hassene PY - 2021 DA - 2021/04/19 TI -双向特征提取使用顺序和多通道方法可恨的Meme分类SP - 5510253六世- 2021 AB -创建和共享每天数以百万计的模因在社交媒体平台。模因是一个伟大的工具传播幽默。然而,有些人用它来目标个人或群体产生攻击性内容的礼貌和讽刺。缺乏适度的模因传播仇恨和可以导致抑郁心理条件。许多成功的研究与分析的语言,如情绪分析和图像分析等图像分类已被执行。然而,大多数这些研究要么只依靠这些组件之一。meme的分类所无法解决的一个问题只依靠其中任何一个方面,目前的标识工作,地址和乐团等方面分析数据。在这个研究中,我们提出一个解决问题的分类取决于多个模型。本文提出了两种不同的方法来解决这个问题的识别恨迷因。第一种方法使用基于图像字幕和文本的情感分析meme上写的。 The second approach is to combine features from different modalities. These approaches utilize a combination of glove, encoder-decoder, and OCR with Adamax optimizer deep learning algorithms. Facebook Challenge Hateful Meme Dataset is utilized which contains approximately 8500 meme images. Both the approaches are implemented on the live challenge competition by Facebook and predicted quite acceptable results. Both approaches are tested on the validation dataset, and results are found to be promising for both models. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/5510253 DO - 10.1155/2021/5510253 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -