論文の概要: Official-NV: An LLM-Generated News Video Dataset for Multimodal Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19493v3
• Date: Fri, 27 Dec 2024 10:34:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:23:00.277851
• Title: Official-NV: An LLM-Generated News Video Dataset for Multimodal Fake News Detection
• Title（参考訳）: 公式NV:マルチモーダルフェイクニュース検出のためのLLM生成ニューズビデオデータセット
• Authors: Yihao Wang, Lizhi Chen, Zhong Qian, Peifeng Li,
• Abstract要約: マルチモーダル フェイクニュース検知が 最近注目を集めています 公式なニュースビデオを含むOffic-NVというデータセットを構築した。 また,マルチモーダル特徴量からキー情報をキャプチャするOFNVDと呼ばれる新しいベースラインモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.48705939124715
• License:
• Abstract: News media, especially video news media, have penetrated into every aspect of daily life, which also brings the risk of fake news. Therefore, multimodal fake news detection has recently garnered increased attention. However, the existing datasets are comprised of user-uploaded videos and contain an excess amounts of superfluous data, which introduces noise into the model training process. To address this issue, we construct a dataset named Official-NV, comprising officially published news videos. The crawl officially published videos are augmented through the use of LLMs-based generation and manual verification, thereby expanding the dataset. We also propose a new baseline model called OFNVD, which captures key information from multimodal features through a GLU attention mechanism and performs feature enhancement and modal aggregation via a cross-modal Transformer. Benchmarking the dataset and baselines demonstrates the effectiveness of our model in multimodal news detection.
• Abstract（参考訳）: ニュースメディア、特にビデオニュースメディアは、日常のあらゆる側面に浸透しており、フェイクニュースのリスクも生じている。 そのため、最近、マルチモーダルフェイクニュース検出が注目を集めている。 しかし、既存のデータセットはユーザのアップロードしたビデオで構成されており、過剰な過剰なデータを含んでいるため、モデルトレーニングプロセスにノイズがもたらされる。 この問題に対処するため、オフィシャルNVという名前のデータセットを構築し、公式なニュースビデオを含む。 クロールが公式に公開されたビデオは、LLMベースの生成と手動検証を使用して拡張され、データセットが拡張される。 また,GLUアテンション機構を用いて,マルチモーダル特徴からキー情報をキャプチャし,クロスモーダルトランスフォーマによる特徴強調とモーダルアグリゲーションを行う,OFNVDと呼ばれる新しいベースラインモデルを提案する。 データセットとベースラインのベンチマークは、マルチモーダルニュース検出における我々のモデルの有効性を示す。

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