論文の概要: A Multimodal Adaptive Graph-based Intelligent Classification Model for Fake News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06097v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 07:19:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:58.873858
• Title: A Multimodal Adaptive Graph-based Intelligent Classification Model for Fake News
• Title（参考訳）: フェイクニュースのためのマルチモーダル適応グラフベース知的分類モデル
• Authors: Junhao, Xu,
• Abstract要約: 偽ニュース検出のためのマルチモーダル適応グラフに基づくインテリジェント分類(MAGIC)を導入する。 ソフトマックス関数によるマルチモーダル入力を分類する前に,適応型グラフアテンションネットワークを用いて包括的情報相互作用グラフを構築した。 MAGICは2つの偽ニュースデータセット、すなわちFakeddit(英語)とMultimodal Fake News Detection(中国語)で訓練され、それぞれ98.8%と86.3%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.537737222790121
• License:
• Abstract: Numerous studies have been proposed to detect fake news focusing on multi-modalities based on machine and/or deep learning. However, studies focusing on graph-based structures using geometric deep learning are lacking. To address this challenge, we introduce the Multimodal Adaptive Graph-based Intelligent Classification (aptly referred to as MAGIC) for fake news detection. Specifically, the Encoder Representations from Transformers was used for text vectorization whilst ResNet50 was used for images. A comprehensive information interaction graph was built using the adaptive Graph Attention Network before classifying the multimodal input through the Softmax function. MAGIC was trained and tested on two fake news datasets, that is, Fakeddit (English) and Multimodal Fake News Detection (Chinese), with the model achieving an accuracy of 98.8\% and 86.3\%, respectively. Ablation experiments also revealed MAGIC to yield superior performance across both the datasets. Findings show that a graph-based deep learning adaptive model is effective in detecting multimodal fake news, surpassing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 機械学習や深層学習に基づくマルチモダリティに着目した偽ニュースを検出するために,多くの研究が提案されている。 しかし、幾何学的深層学習を用いたグラフに基づく構造の研究は欠落している。 この課題に対処するために、偽ニュース検出のためのマルチモーダル適応グラフに基づくインテリジェント分類(MAGIC)を導入する。 具体的には、TransformersのEncoder Representationsがテキストベクトル化に使われ、ResNet50が画像に使われた。 ソフトマックス関数によるマルチモーダル入力を分類する前に,適応型グラフアテンションネットワークを用いて包括的情報相互作用グラフを構築した。 MAGICは2つの偽ニュースデータセット、すなわちFakeddit(英語)とMultimodal Fake News Detection(中国語)で訓練され、それぞれ98.8\%と86.3\%の精度を達成した。 アブレーション実験により、MAGICは両方のデータセットで優れたパフォーマンスが得られることが明らかになった。 グラフに基づくディープラーニング適応モデルは,最先端の手法を超越したマルチモーダルフェイクニュースの検出に有効であることを示す。

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