コンテンツモデレートのためのマルチモーダルモデルの構築

導入

どこからともなく攻撃的な投稿が表示されるときに、お気に入りのソーシャルメディアプラットフォームをスクロールしていると想像してください。レポートボタンを押す前に、それはなくなりました。それはコンテンツモデレートの動作です。舞台裏では、プラットフォームは洗練されたアルゴリズムに依存して有害なコンテンツを寄せ付けません。人工知能の急速な成長は、その方法を変えています。この記事では、産業がそれを使用してコミュニティを保護する方法から、スケーラブルなAI駆動型ツールまで、コンテンツモデレーションの世界を探ります。ヒューリスティックとAIベースの方法の違いに飛び込み、オーディオやビデオなどの複雑なコンテンツをモデレートするために、独自のAI駆動型マルチモーダル分類器を構築することを導きます。始めましょう！

この記事は、2024年のTheDatahack Summitで、ソーシャルメディアでのコンテンツモデレートのためのMulti-Modal Modelsの最近の講演に基づいています。

学習成果

• 安全なオンライン環境の維持において、コンテンツモデレートが果たす重要な役割を理解してください。
• HeuristicとAIベースのコンテンツモデレートへのアプローチを区別します。
• AIを使用して機能抽出がどのように達成されるか、および複数のモードで構成されるコンテンツが分類される方法を学びます。
• いくつかの事前に訓練されたモデルの助けを借りて、マルチモーダル分類器を作成する実用的なスキルを育む。
• 将来のAIコンテンツモデレートにおける脅威と可能性について学びます。

目次

• コンテンツのモデレートとは何ですか、そしてなぜそれが重要なのですか？
• コンテンツモデレートの業界使用ケース
• 悪い言語の意味
• Heuristic vs. AIベースのコンテンツモデレートへのアプローチ
• コンテンツモデレートでAIを活用します
• I3D - 膨張した3Dコンベネット
• VGGISH：高度なオーディオ分類のためのVGGアーキテクチャの適応
• ハンズオン：マルチモーダル分類器の構築
• よくある質問

コンテンツのモデレートとは何ですか、そしてなぜそれが重要なのですか？

コンテンツモデレートとは、ユーザー生成コンテンツをレビュー、フィルタリング、および評価するプロセスであり、法的および社会的の両方の特定の基準を背景に望ましくない資料をパージするプロセスです。 New Technologiesの助けを借りて、インターネットは急速に成長し、人々はソーシャルメディア、ビデオホスティング、フォーラムなどを使用します。たとえば、憎悪のスピーチ、暴力、偽のニュースなど、危険、わいせつ、または偽の情報からユーザーを保存する上で節度は重要です。

したがって、緩和は、ソーシャルネットワーキングユーザーに安全を確保する上で重要な役割を果たし、したがって、信頼できる相互作用を開発します。また、サイトの信頼性のさらなるメンテナンス、法的枠組みの要件への順守、評判の損失の可能性を減らすためのスキャンダルを回避するのにも役立ちます。したがって、効果的な節度は、オンラインコミュニティで前向きな談話を維持する上で重要な役割を果たし、ソーシャルメディア、Eコマース、ゲーム業界などの業界全体のビジネスにとって成功の重要な要因であることを保証します。

コンテンツモデレートの業界使用ケース

さまざまな業界は、ユーザーを保護するためにコンテンツの節度に依存しています。

• ソーシャルメディア： FacebookやTwitterなどの企業は、モデレート方法を使用して、ヘイトスピーチメッセージ、暴力的なコンテンツ、偽のニュースをブロックします。
• eコマース： eBayやAmazonなどのオンラインホスティング会社は、節度を使用して、リストされた製品を合法かつコミュニティに適切に保ちます。
• ストリーミングサービス：著作権侵害と下品な資料に関連する問題に基づいたYouTube検閲ビデオのようなサービス。
• ゲーム：マルチプレイヤーゲームは、嫌がらせのケースを避けるためにいくつかの手段を採用し、したがって、チャット施設でのユーザーの不健康な相互作用を避けています。
• ジョブポータル：スパム、偽の、偽のプロファイル、未登録のユーザー、および従業員の能力とは関係のないジョブのスクリーニング。

悪い言語の意味

しばしば「悪い発言」と呼ばれる有害または攻撃的なコンテンツの結果は、広大で多次元です。心理的には、それは精神的苦痛を引き起こし、精神的健康の問題につながり、社会的危害に貢献する可能性があります。誤った情報の未確認の広がりは暴力を引き起こす可能性がありますが、プラットフォームは非遵守のための法的および規制上の影響に直面しています。経済的に、悪いスピーチはコンテンツの品質を低下させる可能性があり、ブランドの損傷、ユーザーの消耗、および当局からの精査の増加につながります。プラットフォームは、言論の自由とユーザーの安全性のバランスをとることについても倫理的に責任を負い、コンテンツの緩和を重要でありながら挑戦的なタスクにします。

Heuristic vs. AIベースのコンテンツモデレートへのアプローチ

コンテンツモデレーションは、ヒューリスティックベースの方法から始まり、ルールと手動節度に依存しています。ある程度効果的ですが、これらの方法は、特に大量のコンテンツを扱う場合、規模と適応性が限られています。

対照的に、AIベースのアプローチは、機械学習モデルを活用してコンテンツを自動的に分析および分類し、スケーラビリティと速度を高めることができます。これらのモデルは、パターンを検出し、テキスト、画像、ビデオ、オーディオを分類し、さまざまな言語を処理することもできます。マルチモーダルAIの導入により、複雑なコンテンツタイプをより正確に緩和する能力がさらに向上しました。

コンテンツモデレートでAIを活用します

今日のデジタル景観では、AIはコンテンツモデレートプロセスの強化において極めて重要な役割を果たし、それらをより効率的でスケーラブルにします。 AIがコンテンツモデレートに革命をもたらしている方法は次のとおりです。

AIを使用した機能抽出

機械学習は、次のような内容の重要な機能を認識することができます。テキスト、画像、さらにはビデオ。このように、キーワード、フレーズ、色のパターン、画像、および分類に不可欠な音の識別があります。たとえば、テキストを解析して理解するための自然言語処理などの手法と、標準に違反する画像とビデオを評価するコンピュータービジョンモデルがあります。

コンテンツ埋め込みの事前に訓練されたモデル

AIは、事前に訓練されたモデルを活用して、意味的な意味をキャプチャするコンテンツのベクトル表現である埋め込みを生成します。これらの埋め込みは、さまざまなモダリティのコンテンツを比較および分析するのに役立ちます。たとえば、テキスト用のBertやGPTなどのモデル、または画像のクリップを使用して、コンテキストを理解し、事前に学習したパターンに基づいて有害なコンテンツを検出できます。

マルチモーダルモデリングアプローチ

AIは、マルチモーダルモデルを介して、テキスト、画像、オーディオなどの複数のデータ型を統合することにより、コンテンツモデレートを強化します。これらのモデルは、異なるコンテンツフォームを同時に処理および分析し、コンテキストと意図をより包括的に理解することができます。たとえば、マルチモーダルモデルは、視覚コンテンツと付随するオーディオの両方を評価して、不適切な動作や音声を検出することにより、ビデオを分析する場合があります。

I3D - 膨張した3Dコンベネット

2017年にGoogle Researchersによって導入されたI3D（Inflated 3D Convnet）は、ビデオ分析用に設計された強力なモデルです。それらを3Dに膨らませることにより、従来の2Dコンベネットを拡張し、ビデオの一時的な情報をより微妙に理解できるようにします。このモデルは、さまざまな範囲のアクションと動作を正確に認識するのに効果的であることが証明されており、ビデオコンテキストでのコンテンツモデレーションに特に価値があります。

キーアプリケーション

• 監視：特定のアクションを検出および認識し、有害または不適切なコンテンツを特定する能力を向上させることにより、セキュリティ映像分析を強化します。
• スポーツ分析：スポーツビデオのプレーヤーの動きとアクションを分析し、ゲームプレイとパフォーマンスに関する詳細な洞察を提供します。
• エンターテインメント：コンテキストに基づいて適切なアクションと不適切なアクションを区別することにより、エンターテイメントビデオのコンテンツの理解と節度を改善します。

関連モデル

• LSTM ：長期メモリ（LSTM）などの再発ネットワークは、ビデオデータの時間シーケンスを処理することにより、3Dコンベネットを補完するシーケンシャルデータの処理に使用されます。
• 3D Convnet ：従来の3D畳み込みネットワークは、既存の2Dネットワークを3Dフレームワークに膨らませることにより、I3Dが構築する時空間的特徴抽出に焦点を当てています。
• 2ストリームネットワーク：これらのネットワークは、ビデオからの空間情報と時間的情報を組み合わせており、多くの場合、I3Dと統合されてパフォーマンスを向上させます。
• 3D融合2ストリームネットワーク：これらのモデルは、アクション認識の精度を向上させるために、複数のストリームから情報を融合します。
• 2ストリーム3Dコンベネット：ビデオコンテンツのより包括的な分析のために、2ストリームと3Dの両方のコンブネットアプローチの強度を組み合わせます。

VGGISH：高度なオーディオ分類のためのVGGアーキテクチャの適応

VGGISHは、オーディオ分類タスクに適合したVGGネットワ​​ークアーキテクチャの専門的なバリエーションです。 Googleの研究者によって導入されたVggishは、元々画像分類用に設計された確立されたVGGアーキテクチャを活用し、オーディオデータを効果的に処理するように変更します。

それがどのように機能するか

• アーキテクチャ：VGGISHは、VGGに基づいた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルを使用しており、オーディオスペクトログラムを処理するように特別に設計されています。この適応には、VGGのレイヤーと構造を使用しますが、画像ではなくオーディオ信号から意味のある機能を抽出するように調整されます。
• レイヤー構成： 3×3の受容フィールドとストライド1×1と最大プーリング層を持つ複数の畳み込み層と2×2の受容フィールドと2×2のストライドで構成されています。ネットワークの5つの層は、寸法、完全に接続された層、ドロップアウト層を最小限に抑えるための寸法、完全に接続されたレイヤー、ドロップアウト層を減らすためのグローバル平均プーリングです。
• 特徴抽出：音は、周波数によるサウンドの分布を示す写真である写真であるスペクトログラムに変換することで分析できるため、vggishは、サウンドを使用して異なるイベントを分析することでCNNとして機能できます。

アプリケーション

• オーディオイベントの検出：複雑な環境内で個々のサウンドを識別する可能性を高めるために、都市サウンド環境を含むさまざまなコンテキスト環境でのオーディオイベントを認識します。
• 音声認識：特定の言語の他の形式のフレーズと同様に、さまざまな話し言葉の区別のための効果的な戦略を組み込むことにより、現在の音声認識システムを改善します。
• 音楽ジャンル分類：音楽のコンテンツの簡単なグループ化と検索を可能にする音響の品質に基づいて、音楽ジャンルの分類をサポートしています。

ハンズオン：マルチモーダル分類器の構築

マルチモーダル分類器の構築には、さまざまなデータ型の統合が含まれます。これらには、オーディオ、ビデオ、テキスト、画像が含まれます。このアプローチは、分類の精度と堅牢性を高めます。このセクションでは、マルチモーダル分類器を開発するための基本的な手順と概念をガイドします。

プロセスの概要

マルチモーダルアプローチを理解する

マルチモーダル分類は、単一のモダリティ分類に似ており、モデルはさまざまな入力からの情報を使用して予測を行います。最初の目的は、各モダリティの相乗効果を使用して、組織のパフォーマンスを最適化することです。

データの準備

• オーディオとビデオ：入力の準備：オーディオおよび/またはビデオデータを収集またはプルします。オーディオの場合、スペクトログラムを作成し、それらから機能ベクトルを導き出します。ビデオの場合、最初にフレームを抽出します。次に、機能抽出にCNNを使用します。
• テキストと画像：テキストデータについては、トークン化から始めます。次に、さらに処理するためにトークン化データを埋め込みます。画像の場合、最初に正規化を実行します。次に、特徴抽出のために事前に訓練されたCNNモデルを使用します。

特徴抽出

• オーディオ機能：Vggishなどのモデルを使用して、オーディオスペクトログラムから関連する機能を抽出します。
• ビデオ機能：3D畳み込みネットワーク（例えば、I3D）を適用して、ビデオデータの時間的ダイナミクスをキャプチャします。
• テキスト機能：BERTやGPTなどの事前に訓練された言語モデルを使用して、コンテキスト埋め込みを取得します。
• 画像機能：ResNetやVGGなどのCNNアーキテクチャを使用して機能を抽出します。

注釈

• データセットにマルチラベル注釈を含めます。これは、複数のクラスに応じて各データポイントを分類するのに役立ちます。

前処理

• 時間的パディング：シーケンスの長さを調整して、さまざまな入力間で一貫性を確保します。
• データタイプ変換：データをモデルトレーニングに適した形式に変換し、画像の正規化やオーディオのスペクトログラムへの変換など。

モデル融合

• 機能の連結：異なるモダリティの機能を統一された機能ベクトルに組み合わせます。
• モデルアーキテクチャ：融合機能を処理できるニューラルネットワークアーキテクチャを実装します。これは、特定のユースケースに応じて、完全に接続されたネットワークまたはより複雑なアーキテクチャである可能性があります。

トレーニングと評価

• トレーニング：ラベル付きデータと適切な損失関数を使用して、マルチモーダルモデルをトレーニングします。
• 評価：精度、精度、リコール、F1スコアなどのメトリックを使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。

他のモダリティに拡張します

• テキストと画像の統合：オーディオとビデオについて説明されているように、同様の前処理と機能の抽出手順に従ってテキストと画像のデータを組み込みます。
• 適応：必要に応じてモデルアーキテクチャを変更して、追加のモダリティを処理し、機能の適切な融合を確保します。

結論

コンテンツモデレーション用のマルチモーダルモデルを開発すると、サイバーセキュリティが向上します。これらのシステムは、テキスト、オーディオ、ビデオデータを1つの統合モデルに統合します。この統合は、許容可能なコンテンツと受け入れられないコンテンツを区別するのに役立ちます。さまざまなアプローチを組み合わせることで、コンテンツモデレートの信頼性が向上します。さまざまな相互作用やコンテンツの課題のニュアンスに対処します。ソーシャルメディアが進化するにつれて、マルチモーダルコミュニケーションも進歩する必要があります。この進化は、コミュニティの価値を維持し、現代のインターネットコミュニケーションのマイナスの影響に対して保護する必要があります。

よくある質問

Q1。マルチモーダルモデルはライブビデオモデレーションを処理できますか？

A.マルチモーダルモデルは、通常、計算の複雑さのためにリアルタイムのライブビデオモデレーション用に設計されていませんが、テクノロジーの進歩により、この分野の機能が向上する可能性があります。

Q2。マルチモーダルモデルは小規模プラットフォームに適していますか？

A.はい、複雑さとリソースの要件は異なる場合がありますが、マルチモーダルモデルをスケーリングすることができます。

Q3。マルチモーダルモデルは、コンテンツモデレートの精度をどのように改善しますか？

A.複数のタイプのデータ（テキスト、オーディオ、ビデオ）を同時に分析することで精度を向上させ、コンテンツをより包括的な理解を提供します。

Q4。これらのモデルは、英語以外の言語に使用できますか？

A.はい、マルチモーダルモデルは、各言語の適切なトレーニングデータが提供されれば、複数の言語を処理するようにトレーニングできます。

Q5。マルチモーダルコンテンツモデレーションシステムの構築における主な課題は何ですか？

A.主要な課題には、多様なデータ型の処理、モデルの精度の確保、計算リソースの管理、システムのスケーラビリティの維持が含まれます。

以上がコンテンツモデレートのためのマルチモーダルモデルの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。