Detecting Misinformation in Multimedia Content through Cross-Modal Entity Consistency: A Dual Learning Approach

📄 arXiv: 2409.00022v1 📥 PDF

作者: Zhe Fu, Kanlun Wang, Wangjiaxuan Xin, Lina Zhou, Shi Chen, Yaorong Ge, Daniel Janies, Dongsong Zhang

分类: cs.MM, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-08-16

备注: Accepted to PACIS 2024. 15 pages, 3 figures

期刊: https://aisel.aisnet.org/pacis2024/track07_secprivacy/track07_secprivacy/2

💡 一句话要点

提出MultiMD框架，利用跨模态实体一致性检测多媒体内容中的虚假信息，并采用双重学习提升性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 虚假信息检测 跨模态一致性 双重学习 视频分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态虚假信息检测方面存在不足，尤其是在处理视频等多模态内容时，缺乏有效利用跨模态信息一致性的方法。
  2. 论文提出MultiMD框架，利用跨模态实体一致性来检测视频内容中的虚假信息，并通过双重学习提升实体一致性的表示学习能力。
  3. 实验结果表明，MultiMD框架在多模态虚假信息检测任务中优于现有方法，验证了跨模态实体一致性和双重学习的有效性。

📝 摘要（中文）

社交媒体内容已从文本扩展到多模态格式，这给打击虚假信息带来了重大挑战。以往研究主要集中于单模态或文本-图像组合，忽略了多模态虚假信息检测。实体一致性在多模态虚假信息检测中具有潜力，但将其简化为标量值忽略了不同模态高维表示的复杂性。为解决这些局限，我们提出了一个多媒体虚假信息检测（MultiMD）框架，通过利用跨模态实体一致性来检测视频内容中的虚假信息。所提出的双重学习方法不仅提高了虚假信息检测性能，还改善了不同模态间实体一致性的表示学习。实验结果表明，MultiMD优于最先进的基线模型，并强调了每种模态在虚假信息检测中的重要性。我们的研究为多模态虚假信息检测提供了新的方法论和技术见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多媒体内容（特别是视频）中虚假信息检测的问题。现有方法主要集中于单模态或文本-图像组合，忽略了视频等多模态内容中各模态信息之间的复杂关系。此外，现有方法在表示跨模态实体一致性时，通常将其简化为标量值，忽略了高维表示的内在复杂性，导致检测性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用跨模态实体一致性来检测虚假信息。如果视频中不同模态（如视频帧、音频、文本描述）所描述的同一实体的信息不一致，则该视频更有可能包含虚假信息。为了更好地学习跨模态实体一致性的表示，论文采用了双重学习的方法。

技术框架：MultiMD框架包含以下主要模块：1) 特征提取模块，用于提取视频帧、音频和文本描述的特征；2) 实体识别模块，用于识别视频中出现的实体；3) 跨模态实体一致性建模模块，用于建模不同模态下同一实体的表示，并计算它们之间的一致性；4) 虚假信息检测模块，基于跨模态实体一致性判断视频是否包含虚假信息。双重学习机制体现在，一个任务是基于跨模态实体一致性预测视频是否为虚假信息，另一个任务是基于视频是否为虚假信息来反向提升跨模态实体一致性的表示学习。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了利用跨模态实体一致性进行多媒体虚假信息检测的方法，更有效地利用了多模态信息；2) 采用了双重学习机制，同时提升了虚假信息检测性能和跨模态实体一致性的表示学习能力；3) 设计了针对视频等多模态内容的虚假信息检测框架，填补了现有研究的空白。

关键设计：论文中可能包含以下关键设计：1) 特征提取模块可能采用预训练的深度学习模型，如ResNet、BERT等；2) 跨模态实体一致性建模模块可能采用注意力机制或图神经网络来融合不同模态的实体表示；3) 损失函数可能包含交叉熵损失和一致性损失，以同时优化虚假信息检测和实体一致性表示学习；4) 双重学习机制的具体实现方式，例如如何设计两个任务之间的信息传递和梯度更新。

📊 实验亮点

MultiMD框架在多媒体虚假信息检测任务中取得了显著的性能提升，优于现有的基线模型。具体性能数据（如准确率、F1值等）以及与哪些基线模型进行了对比，提升幅度是多少，需要在论文中查找。实验结果验证了跨模态实体一致性和双重学习在多模态虚假信息检测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、新闻媒体机构等，用于自动检测和过滤虚假信息，提高信息传播的真实性和可靠性。此外，该技术还可用于辅助人工审核，提高审核效率，减少虚假信息对社会造成的负面影响。未来，该技术可进一步扩展到其他多模态内容，如直播、短视频等。

📄 摘要（原文）

The landscape of social media content has evolved significantly, extending from text to multimodal formats. This evolution presents a significant challenge in combating misinformation. Previous research has primarily focused on single modalities or text-image combinations, leaving a gap in detecting multimodal misinformation. While the concept of entity consistency holds promise in detecting multimodal misinformation, simplifying the representation to a scalar value overlooks the inherent complexities of high-dimensional representations across different modalities. To address these limitations, we propose a Multimedia Misinformation Detection (MultiMD) framework for detecting misinformation from video content by leveraging cross-modal entity consistency. The proposed dual learning approach allows for not only enhancing misinformation detection performance but also improving representation learning of entity consistency across different modalities. Our results demonstrate that MultiMD outperforms state-of-the-art baseline models and underscore the importance of each modality in misinformation detection. Our research provides novel methodological and technical insights into multimodal misinformation detection.