論文の概要: ViLBias: A Comprehensive Framework for Bias Detection through Linguistic and Visual Cues , presenting Annotation Strategies, Evaluation, and Key Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17052v2
- Date: Thu, 09 Jan 2025 02:33:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-10 13:57:08.716346
- Title: ViLBias: A Comprehensive Framework for Bias Detection through Linguistic and Visual Cues , presenting Annotation Strategies, Evaluation, and Key Challenges
- Title（参考訳）: ViLBias: 言語的および視覚的キューによるバイアス検出のための総合的フレームワーク
- Authors: Shaina Raza, Caesar Saleh, Emrul Hasan, Franklin Ogidi, Maximus Powers, Veronica Chatrath, Marcelo Lotif, Roya Javadi, Anam Zahid, Vahid Reza Khazaie,
- Abstract要約: VLBiasは、最先端のLarge Language Models(LLM)とVision-Language Models(VLM)を活用して、ニュースコンテンツの言語的および視覚的バイアスを検出するフレームワークである。
本稿では,多様なニュースソースからのテキストコンテンツと対応する画像からなるマルチモーダルデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2751168722976587
- License:
- Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) opens new avenues for addressing complex challenges in multimodal content analysis, particularly in biased news detection. This study introduces VLBias, a framework that leverages state-of-the-art LLMs and VLMs to detect linguistic and visual biases in news content. We present a multimodal dataset comprising textual content and corresponding images from diverse news sources. We propose a hybrid annotation framework that combines LLM-based annotations with human review to ensure high-quality labeling while reducing costs and enhancing scalability. Our evaluation compares the performance of state-of-the-art SLMs and LLMs for both modalities (text and images) and the results reveal that while SLMs are computationally efficient, LLMs demonstrate superior accuracy in identifying subtle framing and text-visual inconsistencies. Furthermore, empirical analysis shows that incorporating visual cues alongside textual data improves bias detection accuracy by 3 to 5%. This study provides a comprehensive exploration of LLMs, SLMs, and VLMs as tools for detecting multimodal biases in news content and highlights their respective strengths, limitations, and potential for future applications
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)とVLM(Vision-Language Models)の統合は、特にバイアスのあるニュース検出において、マルチモーダルコンテンツ分析における複雑な問題に対処するための新たな道を開く。
本稿では,最新のLLMとVLMを利用してニュースコンテンツの言語的・視覚的バイアスを検出するフレームワークであるVLBiasを紹介する。
本稿では,多様なニュースソースからのテキストコンテンツと対応する画像からなるマルチモーダルデータセットを提案する。
LLMベースのアノテーションと人間によるレビューを組み合わせるハイブリッドアノテーションフレームワークを提案し、コスト削減とスケーラビリティの向上を図りながら高品質なラベリングを実現する。
評価の結果,SLMは計算効率が良いが,LCMは微妙なフレーミングやテキスト-視覚的不整合を識別する上で,優れた精度を示すことがわかった。
さらに,テキストデータとともに視覚的手がかりを取り入れることで,バイアス検出精度が3～5%向上することを示す。
本研究では,ニュースコンテンツ中のマルチモーダルバイアスを検出するツールとしてLLM,SLM,VLMを包括的に探索し,それぞれの強み,限界,将来的な応用の可能性を明らかにする。
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