論文の概要: Multimodal Automated Fact-Checking: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13507v3
• Date: Wed, 25 Oct 2023 18:43:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 02:08:55.681006
• Title: Multimodal Automated Fact-Checking: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダル自動ファクトチェック:調査
• Authors: Mubashara Akhtar, Michael Schlichtkrull, Zhijiang Guo, Oana Cocarascu, Elena Simperl, Andreas Vlachos
• Abstract要約: マルチモーダルな誤報は、人間がより信頼しやすく、テキストのみの誤報よりも速く拡散すると考えられている。 マルチモーダル誤報に特有のサブタスクを含む,自動ファクトチェック(AFC)のためのフレームワークを概念化する。 実世界のファクトチェックで一般的な4つのモダリティ(テキスト、画像、オーディオ、ビデオ)に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.533353006768497
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Misinformation is often conveyed in multiple modalities, e.g. a miscaptioned image. Multimodal misinformation is perceived as more credible by humans, and spreads faster than its text-only counterparts. While an increasing body of research investigates automated fact-checking (AFC), previous surveys mostly focus on text. In this survey, we conceptualise a framework for AFC including subtasks unique to multimodal misinformation. Furthermore, we discuss related terms used in different communities and map them to our framework. We focus on four modalities prevalent in real-world fact-checking: text, image, audio, and video. We survey benchmarks and models, and discuss limitations and promising directions for future research
• Abstract（参考訳）: 誤報はしばしば複数のモダリティ(例えば誤字画像)で伝えられる。 マルチモーダルな誤報は、人間がより信頼できると認識し、テキストのみの誤報よりも早く拡散する。 afc(automated fact-checking)を調査対象とする研究が増えているが、これまでの調査では主にテキストが中心だった。 本研究では,マルチモーダル情報に特有のサブタスクを含むafcのフレームワークを概念化する。 さらに、異なるコミュニティで使われる関連用語を議論し、それらを我々のフレームワークにマッピングする。 実世界のファクトチェックでは,テキスト,画像,音声,ビデオという4つのモダリティに注目した。 我々はベンチマークとモデルを調査し、今後の研究の限界と将来的な方向性について議論する

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