論文の概要: DPOD: Domain-Specific Prompt Tuning for Multimodal Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16496v3
• Date: Wed, 13 Mar 2024 02:32:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:58:26.193875
• Title: DPOD: Domain-Specific Prompt Tuning for Multimodal Fake News Detection
• Title（参考訳）: DPOD:マルチモーダルフェイクニュース検出のためのドメイン特化プロンプトチューニング
• 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が広まり、情報過負荷の時代における問題となっている。 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 relevant problem in this era of information overload. Such out-of-context fake news may arise across different domains like politics, sports, entertainment, etc. In practical scenarios, an inherent problem of imbalance exists among news articles from such widely varying domains, resulting in a few domains with abundant data, while the rest containing very limited data. Under such circumstances, it is imperative to develop methods which can work in such varying amounts of data setting. 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, to address this challenging problem. 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 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. Code will be released on acceptance.
• Abstract（参考訳）: 文脈外画像を用いたフェイクニュースの普及は、情報過負荷の時代において問題となっている。 このような言葉から外れたフェイクニュースは、政治、スポーツ、エンターテイメントなど、さまざまな分野にまたがる可能性がある。 現実的なシナリオでは、このような広範囲にわたるドメインのニュース記事の間に固有の不均衡の問題は存在し、結果として、豊富なデータを持つドメインがいくつか存在する一方で、残りは極めて限られたデータを含んでいる。 このような状況下では、このような多様なデータ設定で機能する手法を開発することが不可欠である。 本研究では,この課題に対処するために,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)の改善に役立つかどうかを検討する。 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。 大規模なベンチマークデータセット、すなわちNewsCLIPpingsでの大規模な実験により、提案し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が示された。 コードは受理時にリリースされる。

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