論文の概要: Zero-Shot Warning Generation for Misinformative Multimodal Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00752v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 11:18:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:09.288798
• Title: Zero-Shot Warning Generation for Misinformative Multimodal Content
• Title（参考訳）: 誤変形型マルチモーダルコンテンツのためのゼロショット警告生成
• Authors: Giovanni Pio Delvecchio, Huy Hong Nguyen, Isao Echizen,
• Abstract要約: 真正な画像と偽のテキストをペアリングするアウト・オブ・コンテクストの誤報は、特に詐欺的であり、容易に聴衆を誤解させる。 本稿では,マルチモーダルな誤情報を検出するモデルを提案する。 また、コンテキスト化された警告を生成するための2目的ゼロショット学習タスクを導入し、ユーザ理解の自動化と強化を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7932860553262415
• License:
• Abstract: The widespread prevalence of misinformation poses significant societal concerns. Out-of-context misinformation, where authentic images are paired with false text, is particularly deceptive and easily misleads audiences. Most existing detection methods primarily evaluate image-text consistency but often lack sufficient explanations, which are essential for effectively debunking misinformation. We present a model that detects multimodal misinformation through cross-modality consistency checks, requiring minimal training time. Additionally, we propose a lightweight model that achieves competitive performance using only one-third of the parameters. We also introduce a dual-purpose zero-shot learning task for generating contextualized warnings, enabling automated debunking and enhancing user comprehension. Qualitative and human evaluations of the generated warnings highlight both the potential and limitations of our approach.
• Abstract（参考訳）: 誤報の広汎な普及は、社会的な懸念を生じさせる。 真正な画像と偽のテキストをペアリングするアウト・オブ・コンテクストの誤報は、特に詐欺的であり、容易に聴衆を誤解させる。 既存の検出手法の多くは、主に画像とテキストの整合性を評価するが、しばしば十分な説明が欠如しており、誤報を効果的に解き明かすのに不可欠である。 本稿では,マルチモーダルな誤情報を検出するモデルを提案する。 さらに,パラメータの3分の1のみを用いて,競合性能を実現する軽量モデルを提案する。 また、コンテキスト化された警告を生成するための2目的ゼロショット学習タスクを導入し、ユーザ理解の自動化と強化を実現した。 生成された警告の質的および人的評価は、我々のアプローチの可能性と限界の両方を強調します。

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