論文の概要: A Roadmap for Multilingual, Multimodal Domain Independent Deception Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03920v1
- Date: Tue, 7 May 2024 00:38:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 15:48:10.746416
- Title: A Roadmap for Multilingual, Multimodal Domain Independent Deception Detection
- Title（参考訳）: マルチリンガル・マルチモーダル領域独立検出のためのロードマップ
- Authors: Dainis Boumber, Rakesh M. Verma, Fatima Zahra Qachfar,
- Abstract要約: 人間のコミュニケーションの一般的な側面である騙しは、デジタル時代において大きな変化を遂げた。
近年の研究では、英語の領域にまたがる騙しに普遍的な言語的手がかりが存在する可能性が示されている。
低リソース言語における誤検出の実践的課題は、ラベル付きデータがないため、よく研究されている問題ではない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1506382989223782
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deception, a prevalent aspect of human communication, has undergone a significant transformation in the digital age. With the globalization of online interactions, individuals are communicating in multiple languages and mixing languages on social media, with varied data becoming available in each language and dialect. At the same time, the techniques for detecting deception are similar across the board. Recent studies have shown the possibility of the existence of universal linguistic cues to deception across domains within the English language; however, the existence of such cues in other languages remains unknown. Furthermore, the practical task of deception detection in low-resource languages is not a well-studied problem due to the lack of labeled data. Another dimension of deception is multimodality. For example, a picture with an altered caption in fake news or disinformation may exist. This paper calls for a comprehensive investigation into the complexities of deceptive language across linguistic boundaries and modalities within the realm of computer security and natural language processing and the possibility of using multilingual transformer models and labeled data in various languages to universally address the task of deception detection.
- Abstract（参考訳）: 人間のコミュニケーションの一般的な側面である騙しは、デジタル時代において大きな変化を遂げた。
オンラインインタラクションのグローバル化により、個人は複数の言語でコミュニケーションし、ソーシャルメディア上で言語を混合し、さまざまなデータが各言語と方言で利用できるようになる。
同時に、詐欺検出技術はボード全体で類似している。
近年の研究では、英語の領域にまたがって、普遍的な言語的手がかりが存在する可能性が示されているが、他の言語にそのような手がかりが存在するかどうかは不明である。
さらに、低リソース言語における誤検出の実践的課題は、ラベル付きデータがないため、よく研究されている問題ではない。
もう1つの偽りの次元は多様性である。
例えば、偽ニュースや偽情報のキャプションが変更された写真が存在する場合もある。
本稿は,コンピュータセキュリティと自然言語処理の領域における言語境界とモダリティにまたがる認知言語の複雑さの包括的調査と,多言語トランスフォーマーモデルとラベル付きデータを多言語で使用して,誤検出の課題を普遍的に解決する可能性について述べる。
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