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In this paper, we describe and present the results of meme detection system, specifically developed and submitted for our participation to the first subtask of DANKMEMES (EVALITA 2020). We built simple classifiers, consisting in feed forward neural networks. They leverage existing pretrained embeddings, both for text and image representation. Our best system (SNK1) achieves good results in meme detection (F1 = 0.8473), ranking 2nd in the competition, at a distance of 0.0028 from the first classified. In questo articolo, descriviamo e presentiamo i risultati di un sistema di individuazione dei meme, ideato e sviluppato per partecipare al primo subtask di DANKMEMES (EVALITA 2020). Abbiamo realizzato dei semplici classificatori, costituiti da una rete neurale feed-forward: essi sfruttano embedding preesistenti, per la rappresentazione numerica di testo e immagini. Il nostro miglior sistema (SNK1) raggiunge buoni risultati nell’individuazione dei meme (F1 = 0.8473) e si è classificato secondo nella competizione, ad una distanza di 0.0028 dal primo classificato. |
