論文の概要: Support or Refute: Analyzing the Stance of Evidence to Detect
Out-of-Context Mis- and Disinformation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01766v3
- Date: Thu, 16 Nov 2023 07:21:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 18:32:48.112972
- Title: Support or Refute: Analyzing the Stance of Evidence to Detect
Out-of-Context Mis- and Disinformation
- Title（参考訳）: 支援・反感:文脈外ミスと偽情報を検出するための証拠のスタンスの分析
- Authors: Xin Yuan, Jie Guo, Weidong Qiu, Zheng Huang, Shujun Li
- Abstract要約: ネット上の誤報や偽報が社会問題となっている。
誤情報や偽情報の1つの一般的な形態は、文脈外情報(OOC)である。
マルチモーダルな証拠の異なる部分のスタンスを抽出できるスタンス抽出ネットワーク(SEN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.134162427636356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mis- and disinformation online have become a major societal problem as major
sources of online harms of different kinds. One common form of mis- and
disinformation is out-of-context (OOC) information, where different pieces of
information are falsely associated, e.g., a real image combined with a false
textual caption or a misleading textual description. Although some past studies
have attempted to defend against OOC mis- and disinformation through external
evidence, they tend to disregard the role of different pieces of evidence with
different stances. Motivated by the intuition that the stance of evidence
represents a bias towards different detection results, we propose a stance
extraction network (SEN) that can extract the stances of different pieces of
multi-modal evidence in a unified framework. Moreover, we introduce a
support-refutation score calculated based on the co-occurrence relations of
named entities into the textual SEN. Extensive experiments on a public
large-scale dataset demonstrated that our proposed method outperformed the
state-of-the-art baselines, with the best model achieving a performance gain of
3.2% in accuracy.
- Abstract（参考訳）: オンライン上の誤報や誤報は、様々な種類のオンライン被害の主な源泉として社会問題となっている。
ooc(out-of-context)情報とは、例えば、偽のテキストキャプションや誤解を招くテキスト記述と組み合わされた実際の画像など、異なる情報の断片が誤って関連付けられる情報である。
過去の研究では、外部の証拠を通じてoocの誤報や偽情報に対する防御を試みたが、異なる立場で異なる証拠の役割を無視する傾向がある。
異なる検出結果に対するバイアスを証拠のスタンスが表しているという直観性に動機づけられ,様々なマルチモーダル証拠のスタンスを統一的な枠組みで抽出できるスタンス抽出ネットワーク(sen)を提案する。
さらに,名前付きエンティティの共起関係に基づいて算出したサポート・リフテーションスコアをテキストセンに導入し,提案手法が最先端のベースラインを上回り,最適なモデルが3.2%の精度で性能向上を達成することを実証した。
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