論文の概要: What Improves Multimodal Misinformation Detection? Answers from a Large-Scale Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30402v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 18:06:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.094032
- Title: What Improves Multimodal Misinformation Detection? Answers from a Large-Scale Empirical Study
- Title（参考訳）: マルチモーダル誤情報検出の改善について : 大規模実証研究からの回答
- Abstract要約: 3,375以上の実験で誤情報検出のためのマルチモーダル設計選択を大規模に検討した。
設計選択がどのような助けになるのか、いつ失敗するのか、パイプラインのどの側面がモデル動作を最も強く形作るのか、といった実践的なガイダンスを精査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9394485033438413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal misinformation is increasingly crafted to look convincing by pairing a textual claim with an image that appears to "prove" it. Yet in practice, building effective detectors often hinges on a small set of design choices that are rarely examined in a controlled way. In this paper, we conduct a large-scale study of multimodal design choices for misinformation detection with over 3,375 experiments- spanning three benchmark datasets and a broad range of pre-trained vision and language backbones. Through systematic comparisons and targeted robustness analyses, we distill practical guidance on which design choices help, when do they fail silently, and what aspects of the pipeline most strongly shape model behavior, answering 4 key Research Questions (RQs). We aim to provide a reliable foundation for designing stronger and more dependable multimodal misinformation detection systems, thus contributing to the broader research community.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルな誤報は、テキストのクレームとそれを「証明」しているように見えるイメージをペアにすることで、説得力のあるように見えるようになってきている。
しかし実際には、効果的な検出器の構築は、制御された方法ではめったに検査されない、小さな設計上の選択を頼りにしていることが多い。
本稿では,3,375以上のベンチマークデータセットと幅広い事前学習されたビジョンと言語バックボーンを用いて,誤情報検出のためのマルチモーダル設計選択を大規模に検討する。
体系的な比較とロバスト性分析を通じて、設計選択がどの助けになるのか、いつ静かに失敗するのか、パイプラインのどの側面がモデル行動を最も強く形作っているのか、という4つの重要な質問(RQ)に答える実践的なガイダンスを精査する。
我々は,より強力で信頼性の高いマルチモーダル誤情報検出システムを設計するための信頼性の高い基盤を提供することを目標とし,より広範な研究コミュニティに貢献する。
関連論文リスト
- Utility-Oriented Visual Evidence Selection for Multimodal Retrieval-Augmented Generation [14.767796866137187]
モデル出力分布に誘導される情報ゲインとしてエビデンスユーティリティを定義することにより、情報理論の観点からのマルチモーダルエビデンス選択を再構成する。
本稿では,軽量マルチモーダルモデルを用いて,エビデンスの有用性を効率的に推定する,トレーニング不要なサロゲート加速フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-13T09:54:31Z) - Seeing but Not Thinking: Routing Distraction in Multimodal Mixture-of-Experts [58.86896791968143]
MoE(Multimodal Mixture-of-Experts)モデルは視覚言語タスクにおいて顕著なパフォーマンスを実現している。
モデルは画像の内容が正確に知覚されるが、その後の推論では失敗する。
本稿では,視覚的な入力を処理する際に,タスク関連推論の専門家を適切に活性化できないという,ルーティング・ディトラクションの仮説を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-09T17:59:44Z) - M$^3$-ACE: Rectifying Visual Perception in Multimodal Math Reasoning via Multi-Agentic Context Engineering [10.491266031106774]
M3-ACE(M3-ACE)は、数学の推論において視覚的知覚を正すために設計された多言語コンテキストエンジニアリングフレームワークである。
提案手法は,MathVisionベンチマークで89.1の新たな結果を確立し,他の関連するデータセットに対して一貫した改善を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-09T13:32:25Z) - V-Retrver: Evidence-Driven Agentic Reasoning for Universal Multimodal Retrieval [32.5242219186118]
本稿では,視覚検査に基づくエージェント推論プロセスとしてマルチモーダル検索を再構成するエビデンス駆動検索フレームワークであるV-Retrverを提案する。
V-Retrverは、MLLMが外部視覚ツールを介して推論中に視覚的エビデンスを選択的に取得し、仮説生成と対象の視覚的検証を交互に行うマルチモーダル・インターリーブド推論プロセスを実行することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-05T18:59:21Z) - Deep But Reliable: Advancing Multi-turn Reasoning for Thinking with Images [53.373427633330515]
DRIMは,マルチモーダルCoTの画像について考える際に,深層かつ信頼性の高いマルチターン推論を可能にするモデルである。
高精細画像データセットに基づいて,高精細かつ検証可能な視覚的問合せ対を構築する。
SFTの段階では,ツールトラジェクトリをコールドスタートデータとして収集し,マルチターン推論パターンを導出する。
RLの段階では、冗長性を考慮したポリシー最適化を導入し、自己反射的推論パターンを開発するためのモデルにインセンティブを与える。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-19T07:44:43Z) - Structured and Abstractive Reasoning on Multi-modal Relational Knowledge Images [58.553448128258566]
本稿では,大規模高品質データと能力向上手法の二重ギャップを橋渡しする。
我々は、64Kの高品質なマルチモーダル命令サンプルからなるデータセットSTAR-64Kを導入し、5つのオープンソースMLLMに対して実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-22T02:23:40Z) - Benchmarking Retrieval-Augmented Multimodal Generation for Document Question Answering [60.062194349648195]
Document Visual Question Answering (DocVQA)は、長いマルチモーダル文書の処理において2つの課題に直面している。
現在の文書検索拡張生成法(DocRAG)はテキスト中心のアプローチによって制限されている。
MMDocRAGは,多ページのクロスモーダルエビデンスチェーンを持つ4,055のエキスパートアノテーション付きQAペアを特徴とする総合ベンチマークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-22T09:52:57Z) - Multimodal Misinformation Detection using Large Vision-Language Models [7.505532091249881]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
誤情報検出の一部として証拠検索を考えるアプローチはほとんどない。
マルチモーダルエビデンス検索のための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-19T13:57:11Z) - Multimodal Prompt Learning with Missing Modalities for Sentiment Analysis and Emotion Recognition [52.522244807811894]
本稿では,欠落したモダリティの問題に対処するために,即時学習を用いた新しいマルチモーダルトランスフォーマーフレームワークを提案する。
提案手法では,生成的プロンプト,欠信号プロンプト,欠信号プロンプトの3種類のプロンプトを導入している。
迅速な学習を通じて、トレーニング可能なパラメータの数を大幅に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T13:55:56Z) - How Many Answers Should I Give? An Empirical Study of Multi-Answer
Reading Comprehension [64.76737510530184]
我々は、一般的に見られるマルチアンサーMRCインスタンスを分類するために分類を設計する。
我々は、現在のマルチ・アンサー・MCCモデルのパラダイムが、異なるタイプのマルチ・アンサー・インスタンスをどのように扱うかを分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T08:22:21Z) - Few-shot Multimodal Sentiment Analysis based on Multimodal Probabilistic
Fusion Prompts [30.15646658460899]
ソーシャルメディア上でのマルチモーダルコンテンツの普及により,マルチモーダル感情分析が注目されている。
この地域の既存の研究は、大規模に監督されたデータに大きく依存している。
マルチモーダルな感情検出のために,様々なモーダルから多様な手がかりを生かしたマルチモーダル確率核融合法(MultiPoint)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-12T08:10:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。