論文の概要: Deception Detection from Linguistic and Physiological Data Streams Using Bimodal Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10944v4
• Date: Wed, 26 Jun 2024 22:45:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 20:06:29.678247
• Title: Deception Detection from Linguistic and Physiological Data Streams Using Bimodal Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: バイモーダル畳み込みニューラルネットワークを用いた言語・生理データストリームの認識検出
• Authors: Panfeng Li, Mohamed Abouelenien, Rada Mihalcea, Zhicheng Ding, Qikai Yang, Yiming Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,畳み込み型ニューラルネットワークのマルチモーダルな騙し検出への応用について検討する。 2つのトピックについて104人の被験者にインタビューして構築したデータセットを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.639533220155965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deception detection is gaining increasing interest due to ethical and security concerns. This paper explores the application of convolutional neural networks for the purpose of multimodal deception detection. We use a dataset built by interviewing 104 subjects about two topics, with one truthful and one falsified response from each subject about each topic. In particular, we make three main contributions. First, we extract linguistic and physiological features from this data to train and construct the neural network models. Second, we propose a fused convolutional neural network model using both modalities in order to achieve an improved overall performance. Third, we compare our new approach with earlier methods designed for multimodal deception detection. We find that our system outperforms regular classification methods; our results indicate the feasibility of using neural networks for deception detection even in the presence of limited amounts of data.
• Abstract（参考訳）: 倫理的・セキュリティ上の懸念から、偽造検知が関心を増している。 本稿では,畳み込み型ニューラルネットワークのマルチモーダルな騙し検出への応用について検討する。 2つのトピックについて104人の被験者にインタビューして構築したデータセットを使用します。 特に、主な貢献は3つあります。 まず,このデータから言語的・生理的特徴を抽出し,ニューラルネットワークモデルを訓練・構築する。 次に,両モードを用いた融合畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。 第3に,新しい手法と,マルチモーダルな偽装検出のための従来手法を比較した。 我々のシステムは通常の分類法よりも優れており,本研究の結果は,限られた量のデータが存在する場合でも,誤検出にニューラルネットワークを用いることの可能性を示している。

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