論文の概要: Interpretable Multimodal Misinformation Detection with Logic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05964v2
• Date: Sat, 14 Sep 2024 07:45:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 03:58:31.679977
• Title: Interpretable Multimodal Misinformation Detection with Logic Reasoning
• Title（参考訳）: 論理推論を用いた解釈可能なマルチモーダル誤情報検出
• Authors: Hui Liu, Wenya Wang, Haoliang Li,
• Abstract要約: 本稿では,多モーダル誤情報検出のための論理モデルを提案する。 本稿では,意味のある論理節の自動生成と評価を容易にするニューラル表現を用いた記号論理要素のパラメータ化を行う。 3つの公開データセットの結果は、我々のモデルの有効性と汎用性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.851213962307206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal misinformation on online social platforms is becoming a critical concern due to increasing credibility and easier dissemination brought by multimedia content, compared to traditional text-only information. While existing multimodal detection approaches have achieved high performance, the lack of interpretability hinders these systems' reliability and practical deployment. Inspired by NeuralSymbolic AI which combines the learning ability of neural networks with the explainability of symbolic learning, we propose a novel logic-based neural model for multimodal misinformation detection which integrates interpretable logic clauses to express the reasoning process of the target task. To make learning effective, we parameterize symbolic logical elements using neural representations, which facilitate the automatic generation and evaluation of meaningful logic clauses. Additionally, to make our framework generalizable across diverse misinformation sources, we introduce five meta-predicates that can be instantiated with different correlations. Results on three public datasets (Twitter, Weibo, and Sarcasm) demonstrate the feasibility and versatility of our model.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルプラットフォーム上でのマルチモーダルな誤報は、従来のテキストのみの情報に比べて、マルチメディアコンテンツによる信頼性の向上と拡散の容易化により、重要な問題となっている。 既存のマルチモーダル検出手法は高い性能を達成しているが、解釈可能性の欠如はこれらのシステムの信頼性と実用的展開を妨げる。 ニューラルネットワークの学習能力と記号学習の説明可能性を組み合わせたニューラルシンボリックAIに着想を得て,解釈可能な論理節を統合し,目的タスクの推論プロセスを表現する,多モーダル誤情報検出のための新しい論理ベースニューラルモデルを提案する。 学習を効果的にするために、ニューラルネットワークを用いて記号論理要素をパラメータ化し、意味のある論理節の自動生成と評価を容易にする。 さらに,様々な誤情報ソースにまたがってフレームワークを一般化するために,異なる相関関係でインスタンス化できる5つのメタ述語を導入する。 Twitter、Weibo、Sarcasmの3つの公開データセットの結果は、我々のモデルの有効性と汎用性を示している。

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