論文の概要: Multimodal Fake News Video Explanation Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08514v1
- Date: Wed, 15 Jan 2025 01:52:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-16 15:51:50.702119
- Title: Multimodal Fake News Video Explanation Generation
- Title（参考訳）: マルチモーダルフェイクニュース映像の解説生成
- Authors: Lizhi Chen, Zhong Qian, Peifeng Li, Qiaoming Zhu,
- Abstract要約: FNVE(Fake News Video Explanation)という新しい問題を提案する。
ビデオテキストとキャプションテキストの両方を含むマルチモーダルニュースを考慮し、予測の真相を明らかにするために自然言語の説明を生成することを目的とする。
マルチモーダルトランスをベースとしたアーキテクチャを用いてFakeNVEをベンチマークし,BARTベースの自己回帰デコーダをジェネレータとして使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.779579002878918
- License:
- Abstract: Multi-modal explanation involves the assessment of the veracity of a variety of different content, and relies on multiple information modalities to comprehensively consider the relevance and consistency between modalities. Most existing fake news video detection methods focus on improving accuracy while ignoring the importance of providing explanations. In this paper, we propose a novel problem - Fake News Video Explanation (FNVE) - Given a multimodal news containing both video and caption text, we aim to generate natural language explanations to reveal the truth of predictions. To this end, we develop FakeNVE, a new dataset of explanations for truthfully multimodal posts, where each explanation is a natural language (English) sentence describing the attribution of a news thread. We benchmark FakeNVE by using a multimodal transformer-based architecture. Subsequently, a BART-based autoregressive decoder is used as the generator. Empirical results show compelling results for various baselines (applicable to FNVE) across multiple evaluation metrics. We also perform human evaluation on explanation generation, achieving high scores for both adequacy and fluency.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルな説明は、様々な内容の正確性を評価することを含み、複数の情報モダリティに依存して、モダリティ間の関連性と一貫性を包括的に考慮する。
既存のフェイクニュースビデオ検出手法の多くは、説明を提供することの重要性を無視しながら精度の向上に重点を置いている。
本稿では,Fake News Video Explanation (FNVE) という新たな問題を提案する。ビデオとキャプションテキストの両方を含むマルチモーダルニュースを前提として,予測の真相を明らかにするために自然言語の説明を生成することを目的とする。
そこで本研究では,ニューススレッドの帰属を記述した自然言語(英文)文を,真に多モーダルな投稿のための説明データセットであるFakeNVEを開発した。
マルチモーダルトランスを用いたFakeNVEのベンチマークを行った。
その後、BARTベースの自己回帰デコーダがジェネレータとして使用される。
実験結果から,複数の評価指標にまたがる様々なベースライン(FNVEに適用可能な)に対して,説得力のある結果が得られた。
また,説明生成の人的評価を行い,妥当性と頻度の両面で高い評価を得た。
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