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SEER: Semantic Enhancement and Emotional Reasoning Network for Multimodal Fake News Detection

Created by
  • Haebom

作者

Peican Zhu, Yubo Jing, Le Cheng, Bin Chen, Xiaodong Cui, Lianwei Wu, Keke Tang

概要

従来のマルチモード偽ニュース検出研究は、主にクロスモード特徴の整列と統合とテキスト画像の一貫性の適用に焦点を当てています。しかし、大規模なマルチモードモデルの意味向上効果を見落とし、ニュースの感情的特徴にほとんど注意を払わなかった。偽のニュースは、本物のニュースよりも否定的な感情を含む可能性が高いという点に着目して、本論文では、マルチモードの偽のニュースを検出するための新しい意味向上と感情推論(SEER)ネットワークを提案します。画像の意味を理解するために要約されたキャプションを作成し、大規模マルチモードモデルの結果を使用して意味を向上させます。ニュースの真偽と感情的傾向との関係に着目し、実際のシナリオをシミュレートして感情的特徴を最適化し、ニュースの真偽を推論する専門家感情推論モジュールを提案する。 2 つの実データセットの広範な実験は、SEER が最先端の基準モデルより優れていることを示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
大規模なマルチモーダルモデルを活用して偽のニュース検出性能を向上
画像キャプションの要約と感情推論モジュールによる意味と感情情報の活用による精度の向上
実際のデータセットでSOTAパフォーマンスを達成する。
Limitations:
提案されたモデルの一般化性能の追加検証が必要です。
様々な種類の偽のニュースと様々な言語のSEERのパフォーマンス評価が必要です。
感情推論モジュールの解釈の可能性と信頼性に関するさらなる研究の必要性
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