論文の概要: VMID: A Multimodal Fusion LLM Framework for Detecting and Identifying Misinformation of Short Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10032v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 08:20:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:39:15.391673
• Title: VMID: A Multimodal Fusion LLM Framework for Detecting and Identifying Misinformation of Short Videos
• Title（参考訳）: VMID:ショートビデオの誤情報の検出と識別のためのマルチモーダルフュージョンLLMフレームワーク
• Authors: Weihao Zhong, Yinhao Xiao, Minghui Xu, Xiuzhen Cheng,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル情報に基づく新しいフェイクニュース検出手法を提案する。 提案フレームワークは,ビデオにマルチモーダル機能を組み込むことで,偽ニュース検出の精度と信頼性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.551693267228345
• License:
• Abstract: Short video platforms have become important channels for news dissemination, offering a highly engaging and immediate way for users to access current events and share information. However, these platforms have also emerged as significant conduits for the rapid spread of misinformation, as fake news and rumors can leverage the visual appeal and wide reach of short videos to circulate extensively among audiences. Existing fake news detection methods mainly rely on single-modal information, such as text or images, or apply only basic fusion techniques, limiting their ability to handle the complex, multi-layered information inherent in short videos. To address these limitations, this paper presents a novel fake news detection method based on multimodal information, designed to identify misinformation through a multi-level analysis of video content. This approach effectively utilizes different modal representations to generate a unified textual description, which is then fed into a large language model for comprehensive evaluation. The proposed framework successfully integrates multimodal features within videos, significantly enhancing the accuracy and reliability of fake news detection. Experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms existing models in terms of accuracy, robustness, and utilization of multimodal information, achieving an accuracy of 90.93%, which is significantly higher than the best baseline model (SV-FEND) at 81.05%. Furthermore, case studies provide additional evidence of the effectiveness of the approach in accurately distinguishing between fake news, debunking content, and real incidents, highlighting its reliability and robustness in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: ショートビデオプラットフォームは、ニュース配信の重要なチャネルとなり、ユーザーが現在のイベントにアクセスし、情報を共有するための非常に魅力的な、即時的な手段を提供している。 しかし、これらのプラットフォームは、フェイクニュースや噂が視覚的魅力と広い範囲のショートビデオを活用して観衆に広範に広まるため、誤報が急速に広まるための重要なコンディットとして現れてきた。 既存のフェイクニュース検出方法は、主にテキストや画像などの単一モーダル情報に依存するか、あるいは基本的な融合技術のみを適用して、ショートビデオに固有の複雑な多層情報を扱う能力を制限している。 これらの制約に対処するため,ビデオコンテンツのマルチレベル解析により誤情報を特定するために,マルチモーダル情報に基づく新しいフェイクニュース検出手法を提案する。 このアプローチは、異なるモーダル表現を効果的に利用し、統一されたテキスト記述を生成し、それを大規模言語モデルに入力して包括的な評価を行う。 提案フレームワークは,ビデオにマルチモーダル機能を組み込むことで,偽ニュース検出の精度と信頼性を大幅に向上させる。 実験結果から,提案手法は既存モデルよりも精度,堅牢性,マルチモーダル情報の活用に優れ,精度は90.93%であり,最良ベースラインモデル(SV-FEND)よりも81.05%高いことがわかった。 さらに、ケーススタディは、フェイクニュース、コンテンツ、実際のインシデントを正確に区別するアプローチの有効性のさらなる証拠を提供し、実際の応用における信頼性と堅牢性を強調している。

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