香港科技大学本次发布的数据集CHASM，CHASM是由香港科技大学（广州）与奥胡斯大学联合构建的首个多模态隐蔽广告检测数据集，基于中国社交平台RedNote（小红书）的真实场景数据。该数据集包含4,992条经过严格隐私处理的高质量标注样本，涵盖图文帖文及评论，其中12.3%为隐蔽广告正例，22.6%为易混淆的非广告商品分享内容。数据通过动态质量控制框架标注，采用三阶段流程（采集-过滤-匿名化）确保合规性，并创新性引入黄金测试题与多数投票机制提升标注一致性。该数据集旨在解决社交平台中伪装成常规内容的隐蔽广告检测难题，为多模态大语言模型在内容审核领域的性能评估与优化提供基准。
Dataset card内容：
Files and versions内容：
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