論文の概要: Supervised Contrastive Learning for Multimodal Unreliable News Detection
in COVID-19 Pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01850v1
- Date: Sat, 4 Sep 2021 11:53:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-07 16:45:50.624029
- Title: Supervised Contrastive Learning for Multimodal Unreliable News Detection
in COVID-19 Pandemic
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスパンデミックにおけるマルチモーダル信頼できないニュース検出のためのコントラスト学習の促進
- Authors: Wenjia Zhang, Lin Gui, Yulan He
- Abstract要約: 本稿では,BERTに基づくマルチモーダルな信頼できないニュース検出フレームワークを提案する。
信頼できない記事からテキスト情報と視覚情報をキャプチャする。
信頼性の低いニュース検出において,本モデルが多くの競争ベースラインを上回っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.43888233012092
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the digital news industry becomes the main channel of information
dissemination, the adverse impact of fake news is explosively magnified. The
credibility of a news report should not be considered in isolation. Rather,
previously published news articles on the similar event could be used to assess
the credibility of a news report. Inspired by this, we propose a BERT-based
multimodal unreliable news detection framework, which captures both textual and
visual information from unreliable articles utilising the contrastive learning
strategy. The contrastive learner interacts with the unreliable news classifier
to push similar credible news (or similar unreliable news) closer while moving
news articles with similar content but opposite credibility labels away from
each other in the multimodal embedding space. Experimental results on a
COVID-19 related dataset, ReCOVery, show that our model outperforms a number of
competitive baseline in unreliable news detection.
- Abstract（参考訳）: デジタルニュース産業が情報拡散の主流になるにつれて、偽ニュースの悪影響は爆発的に拡大している。
ニュースレポートの信頼性は独立して考えるべきではない。
むしろ、同様のイベントに関する以前発表されたニュース記事は、ニュースレポートの信頼性を評価するために使用できる。
そこで本研究では,テキスト情報と視覚情報の両方をコントラスト的学習戦略を用いた非信頼記事から取得する,bertベースのマルチモーダル不信頼ニュース検出フレームワークを提案する。
対照的な学習者は、信頼できないニュース分類器と対話し、類似の信頼できるニュース(または類似の信頼できないニュース)をより近くに押し寄せながら、類似のコンテンツと反対の信頼性ラベルを持つニュース記事をマルチモーダル埋め込み空間で互いに遠ざける。
COVID-19関連データセットであるReCOVeryの実験結果から、我々のモデルは信頼性の低いニュース検出において、多くの競争上のベースラインを上回ります。
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