MMCFND: Multimodal Multilingual Caption-aware Fake News Detection for Low-resource Indic Languages

📄 arXiv: 2410.10407v1 📥 PDF

作者: Shubhi Bansal, Nishit Sushil Singh, Shahid Shafi Dar, Nagendra Kumar

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-14

💡 一句话要点

提出MMCFND框架，用于低资源印度语多模态假新闻检测，并构建了多语言数据集MMIFND。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 假新闻检测 多模态学习 低资源语言 印度语 跨模态融合

📋 核心要点

  1. 现有假新闻检测方法在低资源印度语环境下主要依赖文本分析，忽略了图像等多模态信息。
  2. MMCFND框架利用预训练模型提取文本和图像的深层表示，并通过多模态融合编码器整合跨模态信息。
  3. 在MMIFND数据集上的实验表明，MMCFND框架优于现有方法，提升了低资源印度语假新闻检测的性能。

📝 摘要（中文）

本文针对结合欺骗性文本和图像的虚假信息传播问题，提出了一种用于低资源印度语的多模态假新闻检测方法。现有方法主要依赖于文本分析，缺乏对多模态信息的有效利用。为此，我们构建了一个名为MMIFND的多模态多语言数据集，包含印地语、孟加拉语、马拉地语、马拉雅拉姆语、泰米尔语、古吉拉特语和旁遮普语共28085个实例。此外，我们提出了多模态多语言标题感知假新闻检测框架MMCFND。该框架利用预训练的单模态编码器和来自基础模型的成对编码器，对齐视觉和语言信息，从而提取新闻文章视觉和文本成分的深层表示。基础模型中的多模态融合编码器整合文本和图像表示，生成全面的跨模态表示。此外，我们生成描述性图像标题，提供额外的上下文信息以检测不一致和操纵。提取的特征被融合并输入分类器，以确定新闻文章的真实性。实验表明，该框架优于现有的假新闻检测方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源印度语环境下，多模态假新闻检测的难题。现有方法主要依赖于文本信息，忽略了图像等多模态信息的利用，导致检测精度不高。同时，缺乏高质量的印度语多模态数据集也限制了相关研究的进展。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练模型提取文本和图像的深层特征，并通过多模态融合编码器将这些特征进行有效整合，从而提高假新闻检测的准确性。此外，通过生成图像标题，为模型提供额外的上下文信息，辅助判断新闻的真实性。

技术框架：MMCFND框架主要包含以下几个模块：1) 单模态编码器：利用预训练模型（如BERT、ResNet）分别提取文本和图像的特征。2) 成对编码器：利用基础模型对齐视觉和语言信息，提取深层表示。3) 多模态融合编码器：将文本和图像特征进行融合，生成跨模态表示。4) 图像标题生成器：生成图像的描述性标题，提供额外的上下文信息。5) 分类器：根据融合后的特征，判断新闻的真实性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了大规模的低资源印度语多模态假新闻数据集MMIFND。2) 提出了多模态标题感知的假新闻检测框架MMCFND，充分利用了文本、图像和图像标题等多模态信息。3) 利用预训练模型和多模态融合编码器，有效地提取和整合了跨模态特征。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集构建：精心挑选和标注了涵盖多种印度语的假新闻数据，并保证了数据的质量和多样性。2) 模型选择：选择了适合处理文本和图像数据的预训练模型，并针对低资源环境进行了优化。3) 融合策略：设计了有效的多模态融合编码器，将文本和图像特征进行有效整合。4) 损失函数：使用了交叉熵损失函数，优化分类器的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MMCFND框架在MMIFND数据集上取得了显著的性能提升，优于现有的假新闻检测方法。具体而言，MMCFND在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上均取得了最佳表现，证明了该框架在低资源印度语多模态假新闻检测方面的有效性。

🎯 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，自动检测和过滤低资源印度语环境下的假新闻，提高信息的可信度，减少虚假信息对社会造成的负面影响。未来可扩展到其他低资源语言，构建更广泛的多语言假新闻检测系统。

📄 摘要（原文）

The widespread dissemination of false information through manipulative tactics that combine deceptive text and images threatens the integrity of reliable sources of information. While there has been research on detecting fake news in high resource languages using multimodal approaches, methods for low resource Indic languages primarily rely on textual analysis. This difference highlights the need for robust methods that specifically address multimodal fake news in Indic languages, where the lack of extensive datasets and tools presents a significant obstacle to progress. To this end, we introduce the Multimodal Multilingual dataset for Indic Fake News Detection (MMIFND). This meticulously curated dataset consists of 28,085 instances distributed across Hindi, Bengali, Marathi, Malayalam, Tamil, Gujarati and Punjabi. We further propose the Multimodal Multilingual Caption-aware framework for Fake News Detection (MMCFND). MMCFND utilizes pre-trained unimodal encoders and pairwise encoders from a foundational model that aligns vision and language, allowing for extracting deep representations from visual and textual components of news articles. The multimodal fusion encoder in the foundational model integrates text and image representations derived from its pairwise encoders to generate a comprehensive cross modal representation. Furthermore, we generate descriptive image captions that provide additional context to detect inconsistencies and manipulations. The retrieved features are then fused and fed into a classifier to determine the authenticity of news articles. The curated dataset can potentially accelerate research and development in low resource environments significantly. Thorough experimentation on MMIFND demonstrates that our proposed framework outperforms established methods for extracting relevant fake news detection features.