論文の概要: DiFaR: Enhancing Multimodal Misinformation Detection with Diverse, Factual, and Relevant Rationales
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10444v1
- Date: Thu, 14 Aug 2025 08:32:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.232892
- Title: DiFaR: Enhancing Multimodal Misinformation Detection with Diverse, Factual, and Relevant Rationales
- Title（参考訳）: DiFaR:多変量, 実数, 関連有理量による多変量誤情報検出の強化
- Authors: Herun Wan, Jiaying Wu, Minnan Luo, Xiangzheng Kong, Zihan Ma, Zhi Zeng,
- Abstract要約: DiFaRは、誤情報検出を強化するために、多種多様で、事実的で、関連する有理性を生み出す。
4つの人気のあるベンチマークの実験では、DiFaRは4つのベースラインカテゴリを最大5.9%上回っている。
自動測定と人的評価の両方で、DiFaRは3次元全てで合理的な品質を著しく改善することを確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.889203383750864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generating textual rationales from large vision-language models (LVLMs) to support trainable multimodal misinformation detectors has emerged as a promising paradigm. However, its effectiveness is fundamentally limited by three core challenges: (i) insufficient diversity in generated rationales, (ii) factual inaccuracies due to hallucinations, and (iii) irrelevant or conflicting content that introduces noise. We introduce DiFaR, a detector-agnostic framework that produces diverse, factual, and relevant rationales to enhance misinformation detection. DiFaR employs five chain-of-thought prompts to elicit varied reasoning traces from LVLMs and incorporates a lightweight post-hoc filtering module to select rationale sentences based on sentence-level factuality and relevance scores. Extensive experiments on four popular benchmarks demonstrate that DiFaR outperforms four baseline categories by up to 5.9% and boosts existing detectors by as much as 8.7%. Both automatic metrics and human evaluations confirm that DiFaR significantly improves rationale quality across all three dimensions.
- Abstract（参考訳）: トレーニング可能なマルチモーダル誤報検出を支援するために,大規模視覚言語モデル(LVLM)からテキスト論理を生成することが,有望なパラダイムとして浮上している。
しかし、その効果は基本的に3つの課題によって制限されている。
一 生成した合理性の多様性が不十分であること。
(二 幻覚による事実不正確なこと、及び
(三 ノイズを生じさせる内容の無関係又は矛盾
誤情報検出を強化するために,多種多様かつ事実的かつ関連性の高い論理を創出する検出非依存のフレームワークであるDiFaRを紹介する。
DiFaRは5つのチェーン・オブ・シークレット・プロンプトを用いてLVLMから様々な推論の痕跡を抽出し、文章レベルの事実性と関連性スコアに基づいて文章を合理的に選択するための軽量なポストホックフィルタリングモジュールを組み込んでいる。
4つの人気のあるベンチマークに関する大規模な実験では、DiFaRは4つの基準線カテゴリを最大5.9%上回り、既存の検出器を最大8.7%上回っている。
自動測定と人的評価の両方で、DiFaRは3次元全てで合理的な品質を著しく改善することを確認した。
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