SEER: Semantic Enhancement and Emotional Reasoning Network for Multimodal Fake News Detection
作者: Peican Zhu, Yubo Jing, Le Cheng, Bin Chen, Xiaodong Cui, Lianwei Wu, Keke Tang
分类: cs.MM, cs.AI
发布日期: 2025-07-17
备注: Accepted by SMC 2025
💡 一句话要点
提出SEER网络，通过语义增强和情感推理提升多模态假新闻检测性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态假新闻检测 语义增强 情感推理 大型多模态模型 跨模态融合
📋 核心要点
- 现有方法忽略了大型多模态模型的语义增强作用，且对新闻的情感特征关注不足。
- SEER网络利用大型多模态模型进行语义增强，并设计情感推理模块模拟真实场景。
- 实验结果表明，SEER在两个真实数据集上优于现有最佳方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于多模态假新闻检测的语义增强和情感推理（SEER）网络。以往的研究主要集中于跨模态特征的对齐和融合，以及文本-图像一致性的应用，忽略了大型多模态模型的语义增强效果，并且很少关注新闻的情感特征。鉴于假新闻更倾向于包含负面情绪，我们利用大型多模态模型生成图像的总结性描述以增强语义理解。此外，我们提出了一个专家情感推理模块，该模块模拟真实场景以优化情感特征并推断新闻的真实性。在两个真实世界数据集上的大量实验表明，我们的SEER优于最先进的基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多模态假新闻检测方法主要关注跨模态特征的对齐和融合，以及文本-图像一致性，但忽略了大型多模态模型所能提供的语义增强能力，并且对新闻的情感特征利用不足。假新闻往往带有更强烈的负面情绪，而现有方法未能充分利用这一信息。
核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态模型来增强图像的语义理解，并设计一个情感推理模块来模拟人类专家基于情感倾向判断新闻真伪的过程。通过语义增强和情感推理，更准确地捕捉假新闻的特征。
技术框架：SEER网络主要包含以下几个模块：1) 语义增强模块：利用大型多模态模型生成图像的总结性描述，从而增强图像的语义理解。2) 特征提取模块：提取文本和图像的特征。3) 情感推理模块：模拟真实场景，优化情感特征并推断新闻的真实性。4) 分类器：基于融合的特征进行真假新闻的分类。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 利用大型多模态模型进行语义增强，弥补了现有方法对图像语义理解不足的缺陷。2) 提出了专家情感推理模块，模拟人类专家基于情感倾向判断新闻真伪的过程，充分利用了情感信息。
关键设计：情感推理模块的设计是关键。具体实现方式未知，但摘要中提到“模拟真实场景以优化情感特征并推断新闻的真实性”，推测可能使用了某种注意力机制或图神经网络来建模情感之间的关系，并通过损失函数来优化情感特征的表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SEER网络在两个真实世界数据集上进行了广泛的实验，结果表明其性能优于当前最先进的基线方法。具体的性能提升数据未知，但摘要明确指出SEER取得了显著的优越性，验证了语义增强和情感推理的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体平台、新闻聚合网站等，帮助识别和过滤虚假新闻，减少虚假信息传播，维护网络信息安全，提升用户获取信息的质量和可信度。该方法有助于构建更健康、更可靠的网络信息生态环境。
📄 摘要（原文）
Previous studies on multimodal fake news detection mainly focus on the alignment and integration of cross-modal features, as well as the application of text-image consistency. However, they overlook the semantic enhancement effects of large multimodal models and pay little attention to the emotional features of news. In addition, people find that fake news is more inclined to contain negative emotions than real ones. Therefore, we propose a novel Semantic Enhancement and Emotional Reasoning (SEER) Network for multimodal fake news detection. We generate summarized captions for image semantic understanding and utilize the products of large multimodal models for semantic enhancement. Inspired by the perceived relationship between news authenticity and emotional tendencies, we propose an expert emotional reasoning module that simulates real-life scenarios to optimize emotional features and infer the authenticity of news. Extensive experiments on two real-world datasets demonstrate the superiority of our SEER over state-of-the-art baselines.