D-HUMOR: Comprensione dell'Umorismo Nero tramite Ragionamento Aperto Multimodale
D-HUMOR: Dark Humor Understanding via Multimodal Open-ended Reasoning
September 8, 2025
Autori: Sai Kartheek Reddy Kasu, Mohammad Zia Ur Rehman, Shahid Shafi Dar, Rishi Bharat Junghare, Dhanvin Sanjay Namboodiri, Nagendra Kumar
cs.AI
Abstract
L'umorismo nero nei meme online presenta sfide uniche a causa della sua dipendenza da segnali impliciti, sensibili e contestualizzati culturalmente. Per affrontare la mancanza di risorse e metodi per rilevare l'umorismo nero nei contenuti multimodali, introduciamo un nuovo dataset di 4.379 meme di Reddit annotati per umorismo nero, categoria target (genere, salute mentale, violenza, razza, disabilità e altro) e un livello di intensità a tre livelli (lieve, moderato, grave). Basandoci su questa risorsa, proponiamo un framework potenziato dal ragionamento che genera prima spiegazioni strutturate per ogni meme utilizzando un Large Vision-Language Model (VLM). Attraverso un Role-Reversal Self-Loop, il VLM adotta la prospettiva dell'autore per affinare iterativamente le sue spiegazioni, garantendo completezza e allineamento. Successivamente, estraiamo caratteristiche testuali sia dalla trascrizione OCR che dal ragionamento auto-affinato tramite un encoder di testo, mentre le caratteristiche visive vengono ottenute utilizzando un vision transformer. Una Tri-stream Cross-Reasoning Network (TCRNet) fonde questi tre flussi, testo, immagine e ragionamento, attraverso meccanismi di attenzione a coppie, producendo una rappresentazione unificata per la classificazione. I risultati sperimentali dimostrano che il nostro approccio supera i forti baseline in tre compiti: rilevamento dell'umorismo nero, identificazione del target e previsione dell'intensità. Il dataset, le annotazioni e il codice sono rilasciati per facilitare ulteriori ricerche nella comprensione dell'umorismo multimodale e nella moderazione dei contenuti. Codice e Dataset sono disponibili su:
https://github.com/Sai-Kartheek-Reddy/D-Humor-Dark-Humor-Understanding-via-Multimodal-Open-ended-Reasoning
English
Dark humor in online memes poses unique challenges due to its reliance on
implicit, sensitive, and culturally contextual cues. To address the lack of
resources and methods for detecting dark humor in multimodal content, we
introduce a novel dataset of 4,379 Reddit memes annotated for dark humor,
target category (gender, mental health, violence, race, disability, and other),
and a three-level intensity rating (mild, moderate, severe). Building on this
resource, we propose a reasoning-augmented framework that first generates
structured explanations for each meme using a Large Vision-Language Model
(VLM). Through a Role-Reversal Self-Loop, VLM adopts the author's perspective
to iteratively refine its explanations, ensuring completeness and alignment. We
then extract textual features from both the OCR transcript and the self-refined
reasoning via a text encoder, while visual features are obtained using a vision
transformer. A Tri-stream Cross-Reasoning Network (TCRNet) fuses these three
streams, text, image, and reasoning, via pairwise attention mechanisms,
producing a unified representation for classification. Experimental results
demonstrate that our approach outperforms strong baselines across three tasks:
dark humor detection, target identification, and intensity prediction. The
dataset, annotations, and code are released to facilitate further research in
multimodal humor understanding and content moderation. Code and Dataset are
available at:
https://github.com/Sai-Kartheek-Reddy/D-Humor-Dark-Humor-Understanding-via-Multimodal-Open-ended-Reasoning