본 논문은 소셜 미디어 상의 가짜 뉴스 탐지 문제를 해결하기 위해 새로운 지식 증강 및 감정 유도 네트워크(KEN)를 제안합니다. 기존 연구의 한계인 이미지 의미론의 부족과 제한된 텍스트 정보로 인한 인증 판별의 어려움, 그리고 감정 유형에 따른 차별화된 접근의 부재를 해결하고자 합니다. KEN은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 이미지와 텍스트에 대한 심층적인 의미 이해와 세계 지식을 활용하고, 균형 학습을 통해 다양한 감정 유형의 뉴스에 대한 세분화된 모델링을 수행합니다. 실제 데이터셋을 이용한 실험을 통해 KEN의 우수성을 보여줍니다.
