DiFaR: Enhancing Multimodal Misinformation Detection with Diverse, Factual, and Relevant Rationales

📄 arXiv: 2508.10444v1 📥 PDF

作者: Herun Wan, Jiaying Wu, Minnan Luo, Xiangzheng Kong, Zihan Ma, Zhi Zeng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-14

💡 一句话要点

DiFaR：通过多样、真实、相关的理由增强多模态错误信息检测

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

关键词: 多模态错误信息检测 视觉-语言模型 思维链 理由生成 事实性 相关性 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用大型视觉-语言模型生成理由时，面临理由多样性不足、事实不准确和内容不相关等挑战。
  2. DiFaR框架通过设计多个思维链提示，并结合后处理过滤模块，生成更优质的理由。
  3. 实验结果表明，DiFaR显著提升了多模态错误信息检测的性能，并在理由质量的各个维度上均有改进。

📝 摘要（中文）

本文提出DiFaR，一个与检测器无关的框架，旨在生成多样、真实和相关的理由，以增强多模态错误信息检测。现有方法依赖于大型视觉-语言模型（LVLMs）生成文本理由来支持可训练的多模态错误信息检测器，但其有效性受到三个核心挑战的限制：(i) 生成的理由缺乏多样性，(ii) 由于幻觉导致的事实不准确，以及 (iii) 引入噪声的无关或冲突内容。DiFaR采用五个思维链提示来激发LVLMs产生不同的推理轨迹，并结合一个轻量级的后处理过滤模块，根据句子级的事实性和相关性分数来选择理由句子。在四个流行的基准数据集上的大量实验表明，DiFaR优于四类基线高达5.9%，并使现有检测器的性能提升高达8.7%。自动指标和人工评估均证实，DiFaR在所有三个维度上显著提高了理由的质量。

🔬 方法详解

问题定义：多模态错误信息检测旨在识别包含错误或虚假信息的多模态内容（例如，带有误导性标题的图像）。现有方法依赖于大型视觉-语言模型（LVLMs）生成文本理由，但这些理由往往缺乏多样性，包含不准确的事实（幻觉），并且可能包含与检测任务无关的信息，从而降低检测器的性能。

核心思路：DiFaR的核心思路是通过多种方式引导LVLMs生成不同的推理过程，从而增加理由的多样性。然后，利用一个轻量级的过滤模块，根据事实性和相关性对生成的句子进行筛选，去除不准确和无关的信息，最终得到高质量的理由。这样设计的目的是为了提供更全面、更可靠的证据，从而提高多模态错误信息检测的准确性。

技术框架：DiFaR框架主要包含两个阶段：理由生成阶段和理由过滤阶段。在理由生成阶段，DiFaR使用五个不同的思维链提示来引导LVLMs生成不同的推理轨迹。这些提示旨在从不同的角度激发LVLMs的推理能力，从而产生更多样化的理由。在理由过滤阶段，DiFaR使用一个轻量级的后处理模块，该模块计算每个句子的事实性和相关性得分，并根据这些得分选择最合适的句子作为最终的理由。

关键创新：DiFaR的关键创新在于其生成多样化理由和过滤不相关信息的能力。通过使用多个思维链提示，DiFaR能够克服LVLMs生成理由时缺乏多样性的问题。通过引入事实性和相关性过滤，DiFaR能够有效去除不准确和无关的信息，从而提高理由的质量。与现有方法相比，DiFaR能够提供更全面、更可靠的证据，从而提高多模态错误信息检测的准确性。

关键设计：DiFaR使用了五个不同的思维链提示，这些提示的具体内容未知，但其设计目标是激发LVLMs从不同的角度进行推理。过滤模块使用句子级的事实性和相关性得分来选择理由句子。事实性得分的计算方法未知，但可能依赖于外部知识库或预训练语言模型。相关性得分的计算方法也未知，但可能依赖于与输入多模态内容的相似度或与错误信息检测任务的相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DiFaR在四个基准数据集上取得了显著的性能提升，最高优于基线方法5.9%，并使现有检测器的性能提升高达8.7%。自动指标和人工评估均表明，DiFaR在理由的多样性、真实性和相关性方面均有显著改善，证明了其有效性。

🎯 应用场景

DiFaR的研究成果可应用于社交媒体平台、新闻聚合网站等领域，用于自动检测和标记错误信息，从而帮助用户识别虚假内容，提高信息的可信度。该技术还有助于提升舆情分析、网络安全等方面的能力，为构建健康的网络环境提供支持。

📄 摘要（原文）

Generating textual rationales from large vision-language models (LVLMs) to support trainable multimodal misinformation detectors has emerged as a promising paradigm. However, its effectiveness is fundamentally limited by three core challenges: (i) insufficient diversity in generated rationales, (ii) factual inaccuracies due to hallucinations, and (iii) irrelevant or conflicting content that introduces noise. We introduce DiFaR, a detector-agnostic framework that produces diverse, factual, and relevant rationales to enhance misinformation detection. DiFaR employs five chain-of-thought prompts to elicit varied reasoning traces from LVLMs and incorporates a lightweight post-hoc filtering module to select rationale sentences based on sentence-level factuality and relevance scores. Extensive experiments on four popular benchmarks demonstrate that DiFaR outperforms four baseline categories by up to 5.9% and boosts existing detectors by as much as 8.7%. Both automatic metrics and human evaluations confirm that DiFaR significantly improves rationale quality across all three dimensions.