論文の概要: Disentangling Fact from Sentiment: A Dynamic Conflict-Consensus Framework for Multimodal Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20670v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 10:20:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.553394
• Title: Disentangling Fact from Sentiment: A Dynamic Conflict-Consensus Framework for Multimodal Fake News Detection
• Title（参考訳）: 感性からファクトを遠ざける:マルチモーダルフェイクニュース検出のための動的コンセンサスフレームワーク
• Authors: Weilin Zhou, Zonghao Ying, Junjie Mu, Shengwei Tian, Quanchen Zou, Deyue Zhang, Dongdong Yang, Xiangzheng Zhang,
• Abstract要約: マルチモーダルフェイクニュース検出は一貫性に基づく融合に依存する。 このアプローチは、製造の主要な証拠となる微妙なクロスモーダルな矛盾を、必然的に緩和する。 本稿では、矛盾を抑えるのではなく増幅するための動的衝突・合意フレームワーク(DCCF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.560685709263884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prevalent multimodal fake news detection relies on consistency-based fusion, yet this paradigm fundamentally misinterprets critical cross-modal discrepancies as noise, leading to over-smoothing, which dilutes critical evidence of fabrication. Mainstream consistency-based fusion inherently minimizes feature discrepancies to align modalities, yet this approach fundamentally fails because it inadvertently smoothes out the subtle cross-modal contradictions that serve as the primary evidence of fabrication. To address this, we propose the Dynamic Conflict-Consensus Framework (DCCF), an inconsistency-seeking paradigm designed to amplify rather than suppress contradictions. First, DCCF decouples inputs into independent Fact and Sentiment spaces to distinguish objective mismatches from emotional dissonance. Second, we employ physics-inspired feature dynamics to iteratively polarize these representations, actively extracting maximally informative conflicts. Finally, a conflict-consensus mechanism standardizes these local discrepancies against the global context for robust deliberative judgment.Extensive experiments conducted on three real world datasets demonstrate that DCCF consistently outperforms state-of-the-art baselines, achieving an average accuracy improvement of 3.52\%.
• Abstract（参考訳）: 主流のマルチモーダルフェイクニュース検出は一貫性に基づく融合に依存しているが、このパラダイムは基本的に、重要なクロスモーダルの相違をノイズとして誤解し、過度にスムーシングし、製造の重要な証拠を希釈する。 主流の整合性に基づく融合は、本質的に特徴の相違を最小化し、モダリティを整合させるが、このアプローチは基本的に失敗する。 そこで本稿では, 矛盾を抑えるのではなく, 増幅する不整合探索パラダイムであるDynamic Conflict-Consensus Framework(DCCF)を提案する。 第一に、DCCFは入力を独立したFactとSentiment空間に分離し、客観的なミスマッチと感情的不協和を区別する。 第2に、これらの表現を反復的に分極し、最大情報紛争を積極的に抽出するために、物理学に着想を得た特徴力学を用いる。 最後に、コンフリクト・コンセンサス機構は、これらの局所的な不一致を、堅牢な熟考的判断のためにグローバルな文脈に対して標準化し、3つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験により、DCCFが一貫して最先端のベースラインを上回り、平均精度3.52倍の精度向上を達成することを示した。

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