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CroMe: Multimodal Fake News Detection using Cross-Modal Tri-Transformer and Metric Learning

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저자

Eunjee Choi, Junhyun Ahn, XinYu Piao, Jong-Kook Kim

개요

본 논문은 멀티모달 가짜 뉴스 탐지에 대한 새로운 접근 방식을 제안한다. 기존 방법론들이 각 모달리티를 독립적으로 인코딩하는 한계를 극복하기 위해, Cross-Modal Tri-Transformer와 Metric Learning을 활용한 CroMe (Cross-Modal Tri-Transformer and Metric Learning for Multimodal Fake News Detection) 모델을 개발했다. CroMe은 BLIP2를 사용하여 텍스트, 이미지, 이미지-텍스트의 상세한 표현을 추출하고, Metric Learning 모듈을 통해 모달리티 내 관계를 포착하며, Cross-Modal Tri-Transformer를 통해 효과적인 융합을 수행한다. 최종적으로, 융합된 특징을 분류기를 통해 처리하여 콘텐츠의 진위 여부를 예측한다. 실험 결과, CroMe는 멀티모달 가짜 뉴스 탐지에서 뛰어난 성능을 보였다.

시사점, 한계점

시사점:
BLIP2를 활용하여 텍스트, 이미지 및 이미지-텍스트의 풍부한 표현을 효과적으로 캡처한다.
Metric Learning을 사용하여 모달리티 내 관계를 포착하여 성능을 향상시킨다.
Cross-Modal Tri-Transformer를 통해 효과적인 모달리티 간의 정보 융합을 수행한다.
멀티모달 가짜 뉴스 탐지 분야에서 새로운 성능 지표를 제시한다.
한계점:
논문에서 사용된 구체적인 데이터셋, 실험 설정, 모델 세부 사항에 대한 추가 정보가 필요하다.
다른 최신 모델과의 비교 및 분석이 부족할 수 있다.
모델의 일반화 성능 및 다양한 도메인에 대한 적용 가능성에 대한 추가 연구가 필요하다.
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