AI Wizards at EXIST 2026: ミームにおけるマルチモーダルな性差別識別のための階層的ソフトラベル学習

要旨

私たちは、EXIST 2026 への AI Wizards チームの投稿として、ミームにおけるマルチモーダルな性差別識別について発表します。このタスクは、難易度が順に高くなる3つのサブタスクで構成されています。それらを、経験的アノテーター分布に対する条件付きソフトラベル予測として階層的にモデル化します。本システムは、固定の Gemini Embedding 2 視覚言語表現を、KLダイバージェンスと等分散不確実性重み付けで学習した軽量なゲート付きMLPを通してマッピングします。公式の Soft-Soft リーダーボードにおいて、Task 2.3 で1位、Task 2.1 および Task 2.2 で4位を獲得しました。コードは https://github.com/NLP-AI-Wizards/EXIST-2026 で公開されています。

English

We present the AI Wizards submission to EXIST 2026 for multimodal sexism identification in memes. The task is composed of three, increasingly harder subtasks. We model them hierarchically as conditional soft-label prediction over empirical annotator distributions. Our system maps fixed Gemini Embedding 2 vision-language representations through a lightweight Gated MLP trained with KL divergence and homoscedastic uncertainty weighting. Our submissions ranked first on Task 2.3 and fourth on Tasks 2.1 and 2.2 on the official Soft-Soft leaderboards. The code is available at https://github.com/NLP-AI-Wizards/EXIST-2026