論文の概要: Multimodal Fusion with BERT and Attention Mechanism for Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11476v1
• Date: Fri, 23 Apr 2021 08:47:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 18:31:32.184664
• Title: Multimodal Fusion with BERT and Attention Mechanism for Fake News Detection
• Title（参考訳）: BERTによるマルチモーダル核融合とフェイクニュース検出の注意機構
• Authors: Nguyen Manh Duc Tuan, Pham Quang Nhat Minh
• Abstract要約: テキストと視覚データから派生したマルチモーダル特徴を融合させて偽ニュースを検出する新しい手法を提案する。 実験の結果,公開twitterデータセットにおける現在の最先端手法よりも3.1%の精度で性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fake news detection is an important task for increasing the credibility of information on the media since fake news is constantly spreading on social media every day and it is a very serious concern in our society. Fake news is usually created by manipulating images, texts, and videos. In this paper, we present a novel method for detecting fake news by fusing multimodal features derived from textual and visual data. Specifically, we used a pre-trained BERT model to learn text features and a VGG-19 model pre-trained on the ImageNet dataset to extract image features. We proposed a scale-dot product attention mechanism to capture the relationship between text features and visual features. Experimental results showed that our approach performs better than the current state-of-the-art method on a public Twitter dataset by 3.1% accuracy.
• Abstract（参考訳）: フェイクニュースの検出は、偽ニュースが毎日ソーシャルメディアに拡散しているため、メディア上の情報の信頼性を高める上で重要な課題であり、我々の社会にとって非常に深刻な関心事である。 偽ニュースは通常、画像、テキスト、ビデオを操作することで生成される。 本稿では,テキストと視覚データから派生したマルチモーダル特徴を融合させて偽ニュースを検出する手法を提案する。 具体的には、事前学習したBERTモデルを用いてテキストの特徴を学習し、ImageNetデータセットで事前学習したVGG-19モデルを用いて画像の特徴を抽出した。 テキストの特徴と視覚的特徴の関係を捉えるためのスケールドット製品アテンション機構を提案した。 実験の結果,公開twitterデータセットにおける現在の最先端手法よりも3.1%の精度で性能が向上した。

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