論文の概要: AMPLE: Emotion-Aware Multimodal Fusion Prompt Learning for Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15591v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 02:19:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:22.085334
• Title: AMPLE: Emotion-Aware Multimodal Fusion Prompt Learning for Fake News Detection
• Title（参考訳）: AMPLE:フェイクニュース検出のための感情認識型マルチモーダルフュージョン・プロンプト学習
• Authors: Xiaoman Xu, Xiangrun Li, Taihang Wang, Ye Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,Emotion-textbfAware textbfMultimodal Fusion textbfPrompt textbfLtextbfEarning (textbfAMPLE) フレームワークについて述べる。 このフレームワークは感情分析ツールを利用してテキストから感情要素を抽出する。 次に、マルチヘッドクロスアテンション(MCA)機構と類似性を考慮した融合手法を用いて、マルチモーダルデータを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1499944454332829
• License:
• Abstract: Detecting fake news in large datasets is challenging due to its diversity and complexity, with traditional approaches often focusing on textual features while underutilizing semantic and emotional elements. Current methods also rely heavily on large annotated datasets, limiting their effectiveness in more nuanced analysis. To address these challenges, this paper introduces Emotion-\textbf{A}ware \textbf{M}ultimodal Fusion \textbf{P}rompt \textbf{L}\textbf{E}arning (\textbf{AMPLE}) framework to address the above issue by combining text sentiment analysis with multimodal data and hybrid prompt templates. This framework extracts emotional elements from texts by leveraging sentiment analysis tools. It then employs Multi-Head Cross-Attention (MCA) mechanisms and similarity-aware fusion methods to integrate multimodal data. The proposed AMPLE framework demonstrates strong performance on two public datasets in both few-shot and data-rich settings, with results indicating the potential of emotional aspects in fake news detection. Furthermore, the study explores the impact of integrating large language models with this method for text sentiment extraction, revealing substantial room for further improvement. The code can be found at :\url{https://github.com/xxm1215/MMM2025_few-shot/
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットで偽ニュースを検出することは、その多様性と複雑さのために困難である。 現在の手法は大きな注釈付きデータセットにも大きく依存しており、より微妙な分析での有効性を制限している。 これらの課題に対処するために、テキスト感情分析とマルチモーダルデータとハイブリッドプロンプトテンプレートを組み合わせることで、上記の問題に対処するEmotion-\textbf{A}ware \textbf{M}ultimodal Fusion \textbf{P}rompt \textbf{L}\textbf{E}arning (\textbf{AMPLE})フレームワークを提案する。 このフレームワークは感情分析ツールを利用してテキストから感情要素を抽出する。 次に、マルチヘッドクロスアテンション(MCA)機構と類似性を考慮した融合手法を用いて、マルチモーダルデータを統合する。 提案したAMPLEフレームワークは、数ショットとデータ豊富な設定の両方で2つの公開データセット上で強力なパフォーマンスを示し、結果として偽ニュース検出における感情的な側面の可能性を示している。 さらに,本手法と大規模言語モデルの統合がテキスト感情抽出に与える影響について検討し,さらなる改善の余地を明らかにした。 コードは以下の通り。\url{https://github.com/xxm1215/MMM2025_few-shot/

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