論文の概要: Detecting Out-of-Context Multimodal Misinformation with interpretable neural-symbolic model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07633v1
• Date: Sat, 15 Apr 2023 21:11:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 18:06:10.067865
• Title: Detecting Out-of-Context Multimodal Misinformation with interpretable neural-symbolic model
• Title（参考訳）: 解釈型ニューラルシンボリックモデルによる文脈外マルチモーダル誤情報の検出
• Authors: Yizhou Zhang, Loc Trinh, Defu Cao, Zijun Cui, Yan Liu
• Abstract要約: 誤報の作者は、ニュース検出システムや偽ニュースを騙すために、マルチメディア以外のコンテンツを使う傾向が強まっている。 この新たなタイプの誤報は、検出だけでなく、個々のモダリティが真の情報に十分近いため、明確化の難しさも増す。 本稿では,不一致のペアと相互の矛盾を同時に識別する,解釈可能なクロスモーダル・デコンテクスト化検出を実現する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.682989759709898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the sustained evolution of misinformation that aims at manipulating public opinions. Unlike traditional rumors or fake news editors who mainly rely on generated and/or counterfeited images, text and videos, current misinformation creators now more tend to use out-of-context multimedia contents (e.g. mismatched images and captions) to deceive the public and fake news detection systems. This new type of misinformation increases the difficulty of not only detection but also clarification, because every individual modality is close enough to true information. To address this challenge, in this paper we explore how to achieve interpretable cross-modal de-contextualization detection that simultaneously identifies the mismatched pairs and the cross-modal contradictions, which is helpful for fact-check websites to document clarifications. The proposed model first symbolically disassembles the text-modality information to a set of fact queries based on the Abstract Meaning Representation of the caption and then forwards the query-image pairs into a pre-trained large vision-language model select the ``evidences" that are helpful for us to detect misinformation. Extensive experiments indicate that the proposed methodology can provide us with much more interpretable predictions while maintaining the accuracy same as the state-of-the-art model on this task.
• Abstract（参考訳）: 近年、世論の操作を目的とした誤報の持続的な進化を目撃している。 従来の噂や偽ニュース編集者が画像やテキストやビデオの生成や偽造を主に頼りにしているのと異なり、現在の偽情報クリエイターは、パブリックニュースや偽ニュース検出システムを欺くために、文脈外のマルチメディアコンテンツ(例えば、ミスマッチ画像やキャプション)を使う傾向がある。 この新たなタイプの誤情報は、個々のモダリティが真の情報に十分近いため、検出だけでなく明確化も難しくなる。 この課題に対処するために,本論文では,不一致のペアと相互の矛盾を同時に識別する,解釈可能なクロスモーダル・デコンテクスト化検出を実現する方法について検討する。 提案モデルではまず,文のモダリティ情報をキャプションの抽象的意味表現に基づく一組のファクトクエリに象徴的に分解し,そのクエリと画像のペアを事前学習した大規模視覚言語モデルに転送し,誤情報を検出するのに役立つ「証拠」を選択する。 広範な実験により,提案手法は,本課題における最先端モデルと同じ精度を維持しつつ,より解釈可能な予測を可能にすることが示唆された。

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