論文の概要: On the Role of Images for Analyzing Claims in Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09602v1
• Date: Wed, 17 Mar 2021 12:40:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-18 16:34:00.026442
• Title: On the Role of Images for Analyzing Claims in Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける画像分析の役割について
• Authors: Gullal S. Cheema and Sherzod Hakimov and Eric M\"uller-Budack and Ralph Ewerth
• Abstract要約: 本稿では,クレーム,クレームチェック性,共謀検出の課題に対する視覚的,テキスト的,マルチモーダルモデルに関する実証研究を行う。 最近の研究は、画像はテキストよりも影響力があり、しばしば偽のテキストと共に現れることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8142537449670963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fake news is a severe problem in social media. In this paper, we present an empirical study on visual, textual, and multimodal models for the tasks of claim, claim check-worthiness, and conspiracy detection, all of which are related to fake news detection. Recent work suggests that images are more influential than text and often appear alongside fake text. To this end, several multimodal models have been proposed in recent years that use images along with text to detect fake news on social media sites like Twitter. However, the role of images is not well understood for claim detection, specifically using transformer-based textual and multimodal models. We investigate state-of-the-art models for images, text (Transformer-based), and multimodal information for four different datasets across two languages to understand the role of images in the task of claim and conspiracy detection.
• Abstract（参考訳）: フェイクニュースはソーシャルメディアでは深刻な問題だ。 本稿では,クレーム,クレームチェック性,共謀検出の課題に対する視覚的,テクスト的,マルチモーダルモデルに関する経験的研究を行い,これら全ては偽ニュースの検出に関連する。 最近の研究は、画像はテキストよりも影響力があり、しばしば偽のテキストと共に現れることを示唆している。 この目的のために、Twitterなどのソーシャルメディアサイトで、画像とテキストを使って偽ニュースを検出するマルチモーダルモデルが近年提案されている。 しかしながら、画像の役割はクレーム検出、特にトランスフォーマティブベースのテキストモデルやマルチモーダルモデルではよく理解されていない。 画像やテキスト(トランスフォーマーベース)、マルチモーダル情報を2つの言語にまたがる4つのデータセットの最先端モデルを調査し、クレームや共謀検出のタスクにおける画像の役割を理解する。

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