Interactive Event Sifting using Bayesian Graph Neural Networks

📄 arXiv: 2410.05359v1 📥 PDF

作者: José Nascimento, Nathan Jacobs, Anderson Rocha

分类: cs.LG, cs.SI

发布日期: 2024-10-07

备注: Accepted in IEEE International Workshop on Information Forensics and Security - WIFS 2024, Rome, Italy

💡 一句话要点

提出基于贝叶斯图神经网络的交互式事件筛选方法，用于法庭分析中社交媒体数据的快速过滤。

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

关键词: 贝叶斯图神经网络 社交媒体分析 事件筛选 主动学习 伪标签 法庭科学 多模态分类

📋 核心要点

  1. 法庭分析中，社交媒体数据量巨大，人工筛选效率低，缺乏有效的自动化过滤方法。
  2. 提出基于贝叶斯图神经网络（BGNNs）的交互式事件筛选方法，结合主动学习和伪标签技术。
  3. 实验表明，BGNNs在社交媒体数据筛选中有效，且整合其他事件的未标记数据能提升性能。

📝 摘要（中文）

法庭分析师经常利用社交媒体图像和文本来理解重要事件。一个主要的挑战是初始阶段对不相关帖子的筛选。本文介绍了一种交互式过程，用于训练一个以事件为中心的、基于学习的多模态分类模型，该模型可以自动进行清理。我们提出了一种基于贝叶斯图神经网络（BGNNs）的方法，并评估了主动学习和伪标签公式，以减少分析师必须手动注释的帖子数量。我们的结果表明，BGNNs对于社交媒体数据筛选在感兴趣事件的法庭调查中非常有用，主动学习和伪标签的价值因设置而异，并且整合来自其他事件的未标记数据可以提高性能。

🔬 方法详解

问题定义：法庭分析师需要从海量的社交媒体数据中筛选出与特定事件相关的帖子，这是一个耗时且容易出错的过程。现有方法缺乏有效的自动化手段，需要大量的人工标注。因此，如何减少人工标注量，提高筛选效率是亟待解决的问题。

核心思路：利用贝叶斯图神经网络（BGNNs）对社交媒体数据进行建模，同时结合主动学习和伪标签技术，以减少人工标注的需求。BGNNs能够捕捉社交媒体数据中的复杂关系，主动学习能够选择最有价值的样本进行标注，伪标签技术则可以利用未标注数据进行训练，从而提高模型的泛化能力。

技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) 数据预处理：对社交媒体数据进行清洗、特征提取等预处理操作。2) BGNN建模：构建贝叶斯图神经网络，将社交媒体数据表示为图结构，并利用BGNN学习节点之间的关系。3) 主动学习：根据模型的不确定性，选择最有价值的样本进行人工标注。4) 伪标签：利用模型对未标注数据进行预测，并将置信度高的预测结果作为伪标签，加入训练集中。5) 模型训练：利用标注数据和伪标签数据，训练BGNN模型。6) 迭代优化：重复步骤3-5，直到模型性能达到要求。

关键创新：该方法的关键创新在于将贝叶斯图神经网络、主动学习和伪标签技术相结合，用于解决社交媒体数据筛选问题。BGNNs能够有效地捕捉社交媒体数据中的复杂关系，主动学习和伪标签技术则能够减少人工标注的需求，从而提高筛选效率。与传统的监督学习方法相比，该方法能够更好地利用未标注数据，提高模型的泛化能力。

关键设计：BGNN的网络结构设计需要根据具体的社交媒体数据特点进行调整。损失函数的设计需要考虑标注数据和伪标签数据的置信度。主动学习的采样策略需要根据模型的不确定性进行选择，例如，可以选择预测概率最低的样本进行标注。伪标签的置信度阈值需要根据实验结果进行调整，以避免引入噪声数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于BGNNs的方法在社交媒体数据筛选方面表现出色。通过结合主动学习和伪标签技术，该方法能够显著减少人工标注的需求，同时保持较高的分类精度。此外，整合来自其他事件的未标记数据可以进一步提高性能，表明该方法具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法庭科学、舆情分析、危机事件管理等领域。通过自动筛选社交媒体数据，可以帮助分析师快速了解事件发展态势，提高工作效率。未来，该方法可以扩展到其他类型的数据，例如新闻报道、论坛帖子等，为更广泛的应用场景提供支持。

📄 摘要（原文）

Forensic analysts often use social media imagery and texts to understand important events. A primary challenge is the initial sifting of irrelevant posts. This work introduces an interactive process for training an event-centric, learning-based multimodal classification model that automates sanitization. We propose a method based on Bayesian Graph Neural Networks (BGNNs) and evaluate active learning and pseudo-labeling formulations to reduce the number of posts the analyst must manually annotate. Our results indicate that BGNNs are useful for social-media data sifting for forensics investigations of events of interest, the value of active learning and pseudo-labeling varies based on the setting, and incorporating unlabelled data from other events improves performance.