Détection de discours de haine dans des images avec du texte

Les réseaux sociaux sont devenus un endroit hyper populaire pour partager des opinions et des émotions. Mais avec cette montée en activité, on a aussi vu une augmentation des conflits et du contenu négatif, comme les Discours de haine. Du coup, il y a de plus en plus besoin de surveiller et d’identifier les discours de haine dans les posts sur les réseaux sociaux. Cet article parle d'une nouvelle méthode pour détecter les discours de haine dans des images contenant du texte.

#Le Problème du Discours de Haine

Le discours de haine, c'est quand on utilise un langage qui attaque ou discrimine des personnes à cause de leur race, religion, genre ou d'autres caractéristiques. Ce problème est devenu plus flagrant dans les discussions politiques et les interactions en ligne. Détecter le discours de haine est super important durant des événements cruciaux, comme des conflits politiques, où une rhétorique nuisible peut exacerber les tensions.

#Le Besoin de Méthodes de Détection

Avec l’augmentation du discours de haine, il faut des méthodes efficaces pour l’identifier. Beaucoup d'organisations se concentrent sur ce problème, car cela peut avoir des conséquences sociales importantes. Il y a un besoin urgent d'algorithmes capables de détecter le discours de haine sous différentes formes, comme dans le texte et les images.

#Notre Approche

On a développé un nouveau système pour détecter le discours de haine en utilisant des images contenant du texte. Notre méthode combine plusieurs modèles avancés pour analyser à la fois les éléments visuels et textuels de ces images. En tirant parti des points forts de chaque modèle, on vise à améliorer la précision de la détection.

#Données multimodales

Notre méthode utilise des données multimodales, ce qui veut dire qu'on analyse des infos provenant de différentes sources, comme des images et du texte. Cette approche nous permet de mieux comprendre le contexte du contenu. Pour notre étude, on s'est concentré sur des images avec du texte en rapport avec des événements politiques, particulièrement le conflit en cours entre la Russie et l'Ukraine.

#Vue d'Ensemble du Dataset

On a utilisé un dataset composé d'environ 4700 images avec du texte intégré. Chaque image était étiquetée soit comme "Discours de Haine" soit comme "Pas de Discours de Haine." Le dataset était équilibré, avec presque le même nombre d'échantillons pour les deux catégories. Ça a donné une base solide pour entraîner notre modèle.

#Structure du Modèle

Notre modèle proposé inclut plusieurs composants conçus pour extraire des caractéristiques à partir des images et du texte.

#Composant Visuel

On a utilisé InceptionV3, un réseau de neurones convolutionnels spécifiquement conçu pour l'analyse d'images. Ce modèle aide à capturer des caractéristiques visuelles importantes qui peuvent indiquer la présence de discours de haine. Le modèle InceptionV3 traite les images en utilisant différents filtres pour identifier divers motifs et détails.

#Composant Textuel

Pour analyser le texte, on a employé deux modèles puissants : BERT et XLNet. Ces modèles sont conçus pour comprendre le langage et le contexte. BERT aide à analyser le texte extrait des images, tandis que XLNet améliore cette analyse en prenant en compte différentes agencements de mots dans les phrases.

#Apprentissage par Ensemble

Notre approche intègre les sorties de ces modèles en une seule prédiction. Cette méthode, connue sous le nom d'apprentissage par ensemble, nous permet de combiner différentes prédictions des modèles, améliorant ainsi la précision globale. En utilisant les forces de chaque modèle, on crée un système plus robuste.

#Entraînement et Résultats

On a entraîné notre modèle sur le dataset et évalué sa performance. Après des tests rigoureux, notre modèle ensemble a atteint une précision de 75,21 % et un score F-1 de 74,96 %. Ces résultats montrent que notre modèle classe efficacement les images comme contenant ou non du discours de haine.

#Comparaison de Performance

Comparé aux modèles traditionnels qui se concentraient uniquement sur le texte ou les images, notre approche ensemble a surpassé beaucoup de méthodes existantes. Les modèles individuels comme BERT et XLNet ont obtenu des taux de précision plus bas, ce qui illustre les avantages de combiner différents types de données pour une meilleure détection.

#Défis Rencontrés

Tout au long du développement de notre modèle, on a rencontré plusieurs défis. Un gros problème était la difficulté du modèle à détecter des discours de haine qui étaient subtils ou présentés de manière sarcastique. Parfois, le modèle a mal classé des images à cause de la nature ambiguë du langage utilisé. Le texte pouvait contenir des mots qui semblent innocents au premier abord mais qui peuvent en réalité véhiculer de la haine dans le bon contexte.

#Importance de l'Analyse Empirique

Pour améliorer encore la précision de notre modèle, on a réalisé une analyse détaillée de ses prédictions. En examinant des cas spécifiques d'images étiquetées comme "Discours de Haine" et "Pas de Discours de Haine," on a pu identifier des domaines à améliorer.

#Directions de Recherche Futures

En regardant vers l'avant, on prévoit de peaufiner notre modèle et d'explorer d'autres applications. Un domaine d'intérêt est l'apprentissage multitâche, où on pourrait aborder d'autres tâches liées, comme l'analyse de sentiment. Élargir notre recherche pour inclure plusieurs langues est un autre objectif, car le discours de haine peut se manifester différemment selon les cultures.

#Conclusion

Notre recherche présente une approche novatrice pour détecter le discours de haine dans des images avec du texte en utilisant un modèle d'apprentissage par ensemble. En combinant efficacement l'analyse visuelle et textuelle, on a développé un système qui clasifie bien les images. L'essor des méthodes de détection du discours de haine est crucial alors que les réseaux sociaux continuent de jouer un rôle important dans le discours public. Nos résultats contribuent aux efforts en cours pour créer des environnements en ligne plus sûrs et promouvoir une communication responsable.