Multimodal Fact-Checking with Vision Language Models: A Probing Classifier based Solution with Embedding Strategies

📄 arXiv: 2412.05155v1 📥 PDF

作者: Recep Firat Cekinel, Pinar Karagoz, Cagri Coltekin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-06

备注: Accepted to COLING2025

💡 一句话要点

提出基于探针分类器的视觉语言模型多模态事实核查方案，提升信息辨别能力。

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

关键词: 多模态事实核查 视觉语言模型 探针分类器 嵌入表示 错误信息检测

📋 核心要点

  1. 现有事实核查方法在处理多模态信息时存在局限性，难以有效融合文本和图像信息。
  2. 论文提出一种基于探针分类器的解决方案，利用视觉语言模型提取文本和图像的嵌入表示。
  3. 实验结果表明，融合文本和图像编码器的单独嵌入优于直接使用VLM嵌入，且神经分类器性能更优。

📝 摘要（中文）

本研究评估了视觉语言模型(VLM)在表示和利用多模态内容进行事实核查方面的有效性。具体而言，我们研究了与纯文本模型相比，结合多模态内容是否能提高性能，以及VLM如何利用文本和图像信息来增强错误信息检测。此外，我们提出了一种基于VLM的探针分类器解决方案。我们的方法从选定的VLM的最后一层隐藏层提取嵌入，并将它们输入到神经探针分类器中进行多类真假分类。通过在两个事实核查数据集上进行的一系列实验，我们证明了多模态可以提高性能，但融合来自文本和图像编码器的单独嵌入比使用VLM嵌入产生了更好的结果。此外，所提出的神经分类器在利用提取的嵌入方面显著优于KNN和SVM基线，突出了其在多模态事实核查中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决多模态事实核查问题，即如何有效地利用文本和图像信息来判断声明的真伪。现有方法，特别是纯文本模型，无法充分利用图像信息，而直接使用VLM嵌入可能无法最佳地融合文本和图像特征。

核心思路：核心思路是分别提取文本和图像的嵌入表示，然后通过一个探针分类器进行融合和分类。这种方法允许更灵活地控制文本和图像信息的融合方式，并利用探针分类器学习更有效的特征表示。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用预训练的视觉语言模型（VLM）分别对文本和图像进行编码，提取各自的嵌入表示。2) 将提取的文本和图像嵌入输入到一个神经探针分类器中。3) 探针分类器学习融合文本和图像特征，并输出多类真假分类结果。

关键创新：关键创新在于使用探针分类器来融合文本和图像的嵌入表示，而不是直接使用VLM的嵌入。这种方法允许更灵活地控制文本和图像信息的融合方式，并利用探针分类器学习更有效的特征表示。此外，论文还比较了不同的嵌入策略，发现分别提取文本和图像嵌入并进行融合的效果更好。

关键设计：论文使用了多种预训练的VLM模型作为文本和图像编码器。探针分类器采用神经网络结构，具体结构未知。损失函数采用交叉熵损失函数，用于多类分类任务。实验中比较了不同的嵌入策略，包括直接使用VLM嵌入、分别提取文本和图像嵌入并进行拼接等。具体的参数设置和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，融合文本和图像编码器的单独嵌入比直接使用VLM嵌入产生了更好的事实核查性能。此外，提出的神经探针分类器在利用提取的嵌入方面显著优于KNN和SVM基线，验证了其在多模态事实核查中的有效性。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线社交媒体平台、新闻媒体等领域，用于自动检测和识别虚假信息，帮助用户辨别信息的真伪，减少错误信息传播，维护网络信息安全。该方法还可扩展到其他多模态信息处理任务，如图像描述生成、视频内容理解等。

📄 摘要（原文）

This study evaluates the effectiveness of Vision Language Models (VLMs) in representing and utilizing multimodal content for fact-checking. To be more specific, we investigate whether incorporating multimodal content improves performance compared to text-only models and how well VLMs utilize text and image information to enhance misinformation detection. Furthermore we propose a probing classifier based solution using VLMs. Our approach extracts embeddings from the last hidden layer of selected VLMs and inputs them into a neural probing classifier for multi-class veracity classification. Through a series of experiments on two fact-checking datasets, we demonstrate that while multimodality can enhance performance, fusing separate embeddings from text and image encoders yielded superior results compared to using VLM embeddings. Furthermore, the proposed neural classifier significantly outperformed KNN and SVM baselines in leveraging extracted embeddings, highlighting its effectiveness for multimodal fact-checking.