論文の概要: Debunk and Infer: Multimodal Fake News Detection via Diffusion-Generated Evidence and LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21557v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 09:08:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.26369
• Title: Debunk and Infer: Multimodal Fake News Detection via Diffusion-Generated Evidence and LLM Reasoning
• Title（参考訳）: Debunk and Infer:Diffusion-Generated Evidence and LLM Reasoningによるマルチモーダルフェイクニュース検出
• Authors: Kaiying Yan, Moyang Liu, Yukun Liu, Ruibo Fu, Zhengqi Wen, Jianhua Tao, Xuefei Liu,
• Abstract要約: フェイクニュース検出のためのDebunk-and-Inferフレームワークを提案する。 DIFNDは条件付き拡散モデルの生成強度と多モーダル大言語モデルの協調推論能力を統合する。 FakeSVとFVCデータセットの実験は、DIFNDが既存のアプローチを上回るだけでなく、信頼できる決定を下していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.75988591416631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid spread of fake news across multimedia platforms presents serious challenges to information credibility. In this paper, we propose a Debunk-and-Infer framework for Fake News Detection(DIFND) that leverages debunking knowledge to enhance both the performance and interpretability of fake news detection. DIFND integrates the generative strength of conditional diffusion models with the collaborative reasoning capabilities of multimodal large language models (MLLMs). Specifically, debunk diffusion is employed to generate refuting or authenticating evidence based on the multimodal content of news videos, enriching the evaluation process with diverse yet semantically aligned synthetic samples. To improve inference, we propose a chain-of-debunk strategy where a multi-agent MLLM system produces logic-grounded, multimodal-aware reasoning content and final veracity judgment. By jointly modeling multimodal features, generative debunking cues, and reasoning-rich verification within a unified architecture, DIFND achieves notable improvements in detection accuracy. Extensive experiments on the FakeSV and FVC datasets show that DIFND not only outperforms existing approaches but also delivers trustworthy decisions.
• Abstract（参考訳）: マルチメディアプラットフォームにおけるフェイクニュースの急速な普及は、情報信頼性に深刻な課題をもたらしている。 本稿では,フェイクニュース検出(DIFND)のためのデバンク・アンド・インファーフレームワークを提案する。 DIFNDは条件付き拡散モデルの生成強度と多モーダル大言語モデル(MLLM)の協調推論能力を統合する。 具体的には、ニュースビデオのマルチモーダルな内容に基づいて、難読化または認証エビデンスを生成するためにデバンク拡散を用い、多種多様でセマンティックに整合した合成サンプルで評価プロセスを強化する。 推論を改善するため,マルチエージェントMLLMシステムでは,論理的,マルチモーダルな推論内容と最終的な妥当性判定を生成できるチェーン・オブ・デバンク方式を提案する。 マルチモーダルな特徴、生成的デバンキングキュー、統一アーキテクチャ内の推論リッチな検証を共同でモデル化することにより、DIFNDは検出精度を顕著に向上させる。 FakeSVとFVCデータセットの大規模な実験は、DIFNDが既存のアプローチを上回るだけでなく、信頼できる決定を下していることを示している。

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