AMPLE: Emotion-Aware Multimodal Fusion Prompt Learning for Fake News Detection

📄 arXiv: 2410.15591v1 📥 PDF

作者: Xiaoman Xu, Xiangrun Li, Taihang Wang, Ye Jiang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AMPLE框架，融合情感信息与多模态提示学习，提升假新闻检测性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 假新闻检测 多模态融合 情感分析 提示学习 少样本学习 交叉注意力 相似性感知

📋 核心要点

  1. 现有假新闻检测方法忽略了文本中的情感信息，且依赖大量标注数据，限制了其泛化能力。
  2. AMPLE框架融合文本情感分析与多模态数据，并采用混合提示模板，提升模型对细微情感的感知能力。
  3. 实验结果表明，AMPLE在少样本和数据丰富场景下均表现出色，验证了情感信息在假新闻检测中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种情感感知的多模态融合提示学习框架（AMPLE），旨在解决大规模数据集中假新闻检测的挑战。传统方法通常侧重于文本特征，而忽略了语义和情感元素。此外，现有方法过度依赖大型标注数据集，限制了其在细致分析中的有效性。AMPLE框架通过结合文本情感分析、多模态数据和混合提示模板来解决上述问题。该框架利用情感分析工具从文本中提取情感元素，然后采用多头交叉注意力（MCA）机制和相似性感知融合方法来整合多模态数据。在两个公共数据集上的实验结果表明，AMPLE框架在少样本和数据丰富设置下均表现出强大的性能，并揭示了情感因素在假新闻检测中的潜力。此外，该研究还探讨了将大型语言模型与该方法相结合进行文本情感提取的影响，表明未来仍有很大的改进空间。

🔬 方法详解

问题定义：现有假新闻检测方法主要依赖文本特征，忽略了文本中蕴含的情感信息，导致模型难以识别利用情感操控的虚假信息。此外，现有方法需要大量标注数据进行训练，在标注数据稀缺的情况下性能显著下降。因此，如何有效利用情感信息，并在少样本情况下提升假新闻检测的准确率是一个亟待解决的问题。

核心思路：AMPLE框架的核心思路是融合文本情感分析与多模态数据，并利用提示学习（Prompt Learning）的思想，引导模型关注与假新闻相关的关键信息。通过情感分析提取文本中的情感特征，并将其与视觉特征进行融合，从而提升模型对假新闻的识别能力。同时，利用提示学习，将假新闻检测任务转化为一个提示填空任务，从而减少对大量标注数据的依赖。

技术框架：AMPLE框架主要包含以下几个模块：1) 文本情感提取模块：利用情感分析工具（或大型语言模型）从文本中提取情感特征。2) 多模态特征融合模块：采用多头交叉注意力（MCA）机制和相似性感知融合方法，将文本情感特征与视觉特征进行融合。3) 提示学习模块：设计混合提示模板，将假新闻检测任务转化为一个提示填空任务。4) 分类器：利用融合后的特征和提示信息，对新闻的真假进行分类。

关键创新：AMPLE框架的关键创新在于：1) 情感感知的多模态融合：首次将情感信息融入到多模态假新闻检测中，提升了模型对情感操控型假新闻的识别能力。2) 混合提示学习：通过设计混合提示模板，将假新闻检测任务转化为一个提示填空任务，降低了对大量标注数据的依赖。3) 相似性感知融合：利用相似性感知融合方法，更好地融合文本情感特征与视觉特征，提升了特征融合的质量。

关键设计：在多模态特征融合模块中，采用了多头交叉注意力（MCA）机制，允许模型关注不同模态之间的交互信息。相似性感知融合方法通过计算不同模态特征之间的相似度，并根据相似度调整融合权重，从而更好地融合不同模态的特征。提示模板的设计需要根据具体的任务和数据集进行调整，以获得最佳的性能。损失函数通常采用交叉熵损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AMPLE框架在两个公共数据集上进行了评估，实验结果表明，该框架在少样本和数据丰富设置下均表现出强大的性能。与现有方法相比，AMPLE框架在假新闻检测的准确率和召回率上均有显著提升，验证了情感信息在假新闻检测中的有效性。此外，研究还发现，将大型语言模型与该方法相结合进行文本情感提取，可以进一步提升模型的性能。

🎯 应用场景

AMPLE框架可应用于社交媒体平台、新闻聚合网站等，用于自动检测和过滤虚假新闻，从而减少虚假信息传播，维护网络信息安全。该研究对于提升公众对虚假信息的辨别能力，构建健康的网络生态具有重要意义。未来，该方法可以扩展到其他类型的虚假信息检测任务中，例如虚假评论、虚假广告等。

📄 摘要（原文）

Detecting fake news in large datasets is challenging due to its diversity and complexity, with traditional approaches often focusing on textual features while underutilizing semantic and emotional elements. Current methods also rely heavily on large annotated datasets, limiting their effectiveness in more nuanced analysis. To address these challenges, this paper introduces Emotion-\textbf{A}ware \textbf{M}ultimodal Fusion \textbf{P}rompt \textbf{L}\textbf{E}arning (\textbf{AMPLE}) framework to address the above issue by combining text sentiment analysis with multimodal data and hybrid prompt templates. This framework extracts emotional elements from texts by leveraging sentiment analysis tools. It then employs Multi-Head Cross-Attention (MCA) mechanisms and similarity-aware fusion methods to integrate multimodal data. The proposed AMPLE framework demonstrates strong performance on two public datasets in both few-shot and data-rich settings, with results indicating the potential of emotional aspects in fake news detection. Furthermore, the study explores the impact of integrating large language models with this method for text sentiment extraction, revealing substantial room for further improvement. The code can be found at :\url{https://github.com/xxm1215/MMM2025_few-shot/