論文の概要: ExDR: Explanation-driven Dynamic Retrieval Enhancement for Multimodal Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15820v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 10:10:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.569796
• Title: ExDR: Explanation-driven Dynamic Retrieval Enhancement for Multimodal Fake News Detection
• Title（参考訳）: ExDR:マルチモーダルフェイクニュース検出のための説明駆動動的検索機能強化
• Authors: Guoxuan Ding, Yuqing Li, Ziyan Zhou, Zheng Lin, Daren Zha, Jiangnan Li,
• Abstract要約: マルチモーダルのフェイクニュースは 深刻な社会的脅威を引き起こします Dynamic Retrieval-Augmented Generationはキーワードベースの検索をトリガーすることで、有望なソリューションを提供する。 マルチモーダルフェイクニュース検出のための説明駆動動的検索生成フレームワークであるExDRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.87220484843729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid spread of multimodal fake news poses a serious societal threat, as its evolving nature and reliance on timely factual details challenge existing detection methods. Dynamic Retrieval-Augmented Generation provides a promising solution by triggering keyword-based retrieval and incorporating external knowledge, thus enabling both efficient and accurate evidence selection. However, it still faces challenges in addressing issues such as redundant retrieval, coarse similarity, and irrelevant evidence when applied to deceptive content. In this paper, we propose ExDR, an Explanation-driven Dynamic Retrieval-Augmented Generation framework for Multimodal Fake News Detection. Our framework systematically leverages model-generated explanations in both the retrieval triggering and evidence retrieval modules. It assesses triggering confidence from three complementary dimensions, constructs entity-aware indices by fusing deceptive entities, and retrieves contrastive evidence based on deception-specific features to challenge the initial claim and enhance the final prediction. Experiments on two benchmark datasets, AMG and MR2, demonstrate that ExDR consistently outperforms previous methods in retrieval triggering accuracy, retrieval quality, and overall detection performance, highlighting its effectiveness and generalization capability.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルフェイクニュースの急速な普及は、その進化する性質と時間的事実による詳細に依存し、既存の検出方法に挑戦するため、深刻な社会的脅威をもたらす。 Dynamic Retrieval-Augmented Generationは、キーワードベースの検索をトリガーし、外部知識を取り入れることで、効率的かつ正確なエビデンス選択を可能にする、有望なソリューションを提供する。 しかし、冗長な検索、粗い類似性、偽装コンテンツに適用した場合の無関係な証拠といった問題に対処する上で、依然として課題に直面している。 本稿では,マルチモーダルフェイクニュース検出のための説明駆動動的検索生成フレームワークであるExDRを提案する。 本フレームワークは,検索トリガとエビデンス検索モジュールの両方において,モデル生成の説明を体系的に活用する。 3つの相補的な次元からの信頼の引き起こしを評価し、偽りの実体を融合させることでエンティティ認識の指標を構築し、偽り固有の特徴に基づいて対照的な証拠を取得し、最初の主張に挑戦し、最終的な予測を強化する。 2つのベンチマークデータセットである AMG と MR2 の実験では、ExDR は精度、検索品質、全体的な検出性能を常に向上させ、その有効性と一般化能力を強調している。

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