論文の概要: NewsRECON: News article REtrieval for image CONtextualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14121v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 16:15:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.409063
• Title: NewsRECON: News article REtrieval for image CONtextualization
• Title（参考訳）: NewsRECON: Image Contextualizationのためのニュース記事検索
• Authors: Jonathan Tonglet, Iryna Gurevych, Tinne Tuytelaars, Marie-Francine Moens,
• Abstract要約: 本稿では,関連ニュース記事と画像をリンクして,記事メタデータから日付と場所を推測する手法であるNewsRECONを紹介する。 TARAと5Pils-OOCの実験では、NewsRECONは以前の作業よりも優れており、新しいSOTAを達成するためにマルチモーダルな大規模言語モデルと組み合わせることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.77112912009987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Identifying when and where a news image was taken is crucial for journalists and forensic experts to produce credible stories and debunk misinformation. While many existing methods rely on reverse image search (RIS) engines, these tools often fail to return results, thereby limiting their practical applicability. In this work, we address the challenging scenario where RIS evidence is unavailable. We introduce NewsRECON, a method that links images to relevant news articles to infer their date and location from article metadata. NewsRECON leverages a corpus of over 90,000 articles and integrates: (1) a bi-encoder for retrieving event-relevant articles; (2) two cross-encoders for reranking articles by location and event consistency. Experiments on the TARA and 5Pils-OOC show that NewsRECON outperforms prior work and can be combined with a multimodal large language model to achieve new SOTA results in the absence of RIS evidence. We make our code available.
• Abstract（参考訳）: ジャーナリストや法医学の専門家は、いつ、どこでニュース画像が撮られたかを特定することが、信頼できる物語を制作し、誤った情報をデバンクする上で不可欠である。 既存の多くの手法はリバースイメージサーチ(RIS)エンジンに依存しているが、これらのツールは結果の返却に失敗し、実用的な適用性を制限している。 本稿では、RISの証拠が利用できない難題に対処する。 本稿では,関連ニュース記事と画像をリンクして,記事メタデータから日付と場所を推測する手法であるNewsRECONを紹介する。 NewsRECONは、90,000以上の記事のコーパスを活用し、(1)イベント関連記事の検索のためのバイエンコーダ、(2)位置情報とイベント整合性による記事の再掲載のための2つのクロスエンコーダを統合する。 TARAと5Pils-OOCの実験では、NewsRECONは以前の作業よりも優れており、新しいSOTAを達成するためにマルチモーダルな大規模言語モデルと組み合わせることができる。 コードを利用可能にしています。

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