論文の概要: Multi-modal Misinformation Detection: Approaches, Challenges and
Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13883v3
- Date: Tue, 26 Jul 2022 21:55:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 15:51:07.661294
- Title: Multi-modal Misinformation Detection: Approaches, Challenges and
Opportunities
- Title(参考訳): マルチモーダルな誤情報検出:アプローチ,課題,機会
- Authors: Sara Abdali
- Abstract要約: 我々は,マルチモーダルな誤情報検出分野の研究を進展させる新たな機会を見出すため,既存のアプローチを分析,分類,識別することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: As social media platforms are evolving from text-based forums into
multi-modal environments, the nature of misinformation in social media is also
changing accordingly. Taking advantage of the fact that visual modalities such
as images and videos are more favorable and attractive to the users, and
textual contents are sometimes skimmed carelessly, misinformation spreaders
have recently targeted contextual correlations between modalities e.g., text
and image. Thus, many research efforts have been put into development of
automatic techniques for detecting possible cross-modal discordances in
web-based media. In this work, we aim to analyze, categorize and identify
existing approaches in addition to challenges and shortcomings they face in
order to unearth new opportunities in furthering the research in the field of
multi-modal misinformation detection.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアプラットフォームがテキストベースのフォーラムからマルチモーダル環境へと進化するにつれ、ソーシャルメディアにおける誤情報の性質も変化している。
画像や動画などの視覚的モダリティがユーザにとってより好適で魅力的であり、テキストの内容が不注意にスキミングされることがあるという事実を生かして、誤情報のスプレッダーは、最近、テキストや画像といったモダリティ間の文脈的相関を標的にしてきた。
このように、ウェブベースのメディアにおける相互不一致検出のための自動手法の開発に多くの研究がなされている。
本研究は,マルチモーダル誤情報検出の分野での研究を進める新たな機会を明らかにするため,既存のアプローチを分析し,分類し,識別することを目的としている。
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