論文の概要: Leveraging Large Language Models for Information Verification -- an Engineering Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18274v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 04:08:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.845581
• Title: Leveraging Large Language Models for Information Verification -- an Engineering Approach
• Title（参考訳）: 情報検証のための大規模言語モデルの活用 - 工学的アプローチ
• Authors: Nguyen Nang Hung, Nguyen Thanh Trong, Vuong Thanh Toan, Nguyen An Phuoc, Dao Minh Tu, Nguyen Manh Duc Tuan, Nguyen Dinh Mau,
• Abstract要約: ACMMM25の課題に対して,マルチメディアニュースソース検証の実践的手法を提案する。 Googleツールを介して汎用的なクエリを使用してメタデータを生成し、関連するコンテンツやリンクをキャプチャします。 マルチメディアデータはセグメント化され、クリーン化され、フレームに変換される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For the ACMMM25 challenge, we present a practical engineering approach to multimedia news source verification, utilizing Large Language Models (LLMs) like GPT-4o as the backbone of our pipeline. Our method processes images and videos through a streamlined sequence of steps: First, we generate metadata using general-purpose queries via Google tools, capturing relevant content and links. Multimedia data is then segmented, cleaned, and converted into frames, from which we select the top-K most informative frames. These frames are cross-referenced with metadata to identify consensus or discrepancies. Additionally, audio transcripts are extracted for further verification. Noticeably, the entire pipeline is automated using GPT-4o through prompt engineering, with human intervention limited to final validation.
• Abstract（参考訳）: ACMMM25チャレンジでは,GPT-4oのような大規模言語モデル(LLM)をパイプラインのバックボーンとして活用し,マルチメディアニュースソース検証の実践的手法を提案する。 まず、Googleツールを介して汎用的なクエリを使用してメタデータを生成し、関連するコンテンツやリンクをキャプチャする。 マルチメディアデータはセグメント化され、クリーン化され、フレームに変換される。 これらのフレームは、コンセンサスや不一致を識別するためにメタデータと相互参照される。 さらに、さらなる検証のために音声書き起こしを抽出する。 注目すべきなのは、パイプライン全体が即時エンジニアリングを通じてGPT-4oを使用して自動化され、人間の介入は最終的な検証に限られていることだ。

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