Communication Dans Un Congrès Année : 2025

GrootWatch at EXIST 2025: Automatic Sexism Detection on Social Networks - Classification of Tweets and Memes

GrootWatch à EXIST 2025 : Détection Automatique du Sexisme sur les Réseaux Sociaux - Classification de Tweets et de Memes

Résumé

This paper presents our participation in the EXIST (sEXism Identification in Social neTworks) challenge at CLEF 2025, focusing on the classification of tweets and memes. We participated in all the tasks for tweets and memes, including both hard and soft classifications for tweets and hard classification for memes. For tweet classification, we propose a multi-task headed BERT model enriched with relevant information surrounding the tweet, helping the model achieve a full understanding of the tweet and its context. For memes, the paper explores the use of a Vision-Language Model (VLM)-based application to detect and categorise sexism in different scenarios, leveraging the ability of such models to understand the relationship between images and text in situations where sexist ideas are often expressed subtly. Our solutions achieved excellent performance, ranking first in all soft-soft tweet classification tasks and second in all hard-hard meme classification tasks. Content Warning: This paper includes examples of hateful, explicit and sexist language presented for illustrative purposes.

Ce document présente notre participation au défi EXIST (sEXism Identification in Social neTworks) lors de CLEF 2025, en nous concentrant sur la classification des tweets et des memes. Nous avons participé à toutes les tâches pour les tweets et les memes, incluant à la fois des classifications hard et soft pour les tweets et des classifications hard pour les memes. Pour la classification des tweets, nous proposons un modèle BERT multi-tâche enrichi d'informations pertinentes entourant le tweet, aidant le modèle à comprendre pleinement le tweet et son contexte. Pour les memes, ce document explore l'utilisation d'une application basée sur un modèle de langage-visuelle (VLM) pour détecter et catégoriser le sexisme dans différents scénarios, en exploitant la capacité de tels modèles à comprendre la relation entre les images et le texte dans des situations où les idées sexistes sont souvent exprimées subtilement. Nos solutions ont obtenu d'excellents résultats, se classant premiers dans toutes les tâches de classification de tweets soft-soft et seconds dans toutes les tâches de classification de memes hard-hard. Avertissement de contenu : Ce document comprend des exemples de langage haineux, explicite et sexiste présentés à titre illustratif.

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hal-05157015 , version 1 (10-07-2025)

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  • HAL Id : hal-05157015 , version 1

Citer

Nathan Nowakowski, Lorenzo Calogiuri, Előd Egyed-Zsigmond, Diana Nurbakova, Johan Erbani, et al.. GrootWatch at EXIST 2025: Automatic Sexism Detection on Social Networks - Classification of Tweets and Memes. Working Notes of the Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF 2025), Sep 2025, Madrid, Spain. ⟨hal-05157015⟩
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