論文の概要: Leveraging Out-of-Domain Data for Domain-Specific Prompt Tuning in Multi-Modal Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16496v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 08:49:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 19:59:02.484561
• Title: Leveraging Out-of-Domain Data for Domain-Specific Prompt Tuning in Multi-Modal Fake News Detection
• Title（参考訳）: マルチモーダルフェイクニュース検出におけるドメイン特化プロンプトチューニングのためのドメイン外データの活用
• Authors: Debarshi Brahma, Amartya Bhattacharya, Suraj Nagaje Mahadev, Anmol Asati, Vikas Verma, Soma Biswas
• Abstract要約: 文脈外画像を用いたフェイクニュースの普及が広まり、情報過負荷の時代において難しい課題となっている。 ドメイン外データが、所望のドメインのコンテキスト外誤情報検出を改善するのに役立つかどうかを検討する。 DPOD (Domain-specific Prompt-tuning using Out-of-Domain data) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.599951180606947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The spread of fake news using out-of-context images has become widespread and is a challenging task in this era of information overload. Since annotating huge amounts of such data requires significant time of domain experts, it is imperative to develop methods which can work in limited annotated data scenarios. In this work, we explore whether out-of-domain data can help to improve out-of-context misinformation detection (termed here as multi-modal fake news detection) of a desired domain, eg. politics, healthcare, etc. Towards this goal, we propose a novel framework termed DPOD (Domain-specific Prompt-tuning using Out-of-Domain data). First, to compute generalizable features, we modify the Vision-Language Model, CLIP to extract features that helps to align the representations of the images and corresponding text captions of both the in-domain and out-of-domain data in a label-aware manner. Further, we propose a domain-specific prompt learning technique which leverages the training samples of all the available domains based on the the extent they can be useful to the desired domain. Extensive experiments on a large-scale benchmark dataset, namely NewsClippings demonstrate that the proposed framework achieves state of-the-art performance, significantly surpassing the existing approaches for this challenging task.
• Abstract（参考訳）: 文脈外画像を用いた偽ニュースの拡散が広まり、情報過負荷の時代において困難な課題となっている。 このような大量のデータに注釈を付けるには、ドメインの専門家のかなりの時間を必要とするため、限られたアノテートデータシナリオで機能するメソッドを開発することが不可欠である。 本研究では、ドメイン外データが、所望のドメインのコンテキスト外誤情報検出(ここではマルチモーダルフェイクニュース検出と定義する)を改善するのに役立つかどうかを検討する。 政治、医療などです そこで本研究では,DPOD(Domain-specific Prompt-tuning using Out-of-Domain data)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 まず、一般化可能な特徴を計算するために、視覚言語モデルであるCLIPを修正し、画像の表現と、ドメイン内およびドメイン外データの対応するテキストキャプションをラベル認識方式で整列させる特徴を抽出する。 さらに,各ドメインが望むドメインにどの程度役立つかに基づいて,利用可能なすべてのドメインのトレーニングサンプルを活用する,ドメイン固有のプロンプト学習手法を提案する。 大規模ベンチマークデータセット、すなわちニュースクリッピングに関する広範な実験は、提案されたフレームワークが最先端のパフォーマンスを達成し、この課題に対する既存のアプローチを大幅に上回っていることを示している。

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