MTPareto: A MultiModal Targeted Pareto Framework for Fake News Detection

📄 arXiv: 2501.06764v2 📥 PDF

作者: Kaiying Yan, Moyang Liu, Yukun Liu, Ruibo Fu, Zhengqi Wen, Jianhua Tao, Xuefei Liu, Guanjun Li

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-12 (更新: 2025-01-24)

💡 一句话要点

提出MTPareto框架，通过多模态目标帕累托优化解决假新闻检测中的模态融合难题。

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

关键词: 多模态融合 假新闻检测 帕累托优化 目标优化 层级融合

📋 核心要点

  1. 多模态假新闻检测面临模态信息差异大、优化冲突严重的问题，现有融合方法效果有限。
  2. MTPareto框架采用目标帕累托优化算法，针对不同融合层级进行特定目标的学习，并集成所有模态信息。
  3. 实验结果表明，MTPareto框架在FakeSV和FVC数据集上优于基线方法，准确率分别提升2.40%和1.89%。

📝 摘要（中文）

多模态假新闻检测对于维护互联网多媒体信息的真实性至关重要。多模态信息在形式和内容上的显著差异导致优化冲突加剧，阻碍了有效的模型训练，并降低了现有双模态融合方法的有效性。为了解决这个问题，我们提出了MTPareto框架来优化多模态融合，该框架使用目标帕累托（TPareto）优化算法，针对特定融合层级的目标进行学习，并具有一定的侧重性。基于所设计的层级融合网络，该算法定义了三个融合层级以及相应的损失，并为每个层级实现了面向所有模态的帕累托梯度集成。这种方法通过利用从中间融合获得的信息为整个过程提供积极影响，从而实现了卓越的多模态融合。在FakeSV和FVC数据集上的实验结果表明，所提出的框架优于基线方法，并且TPareto优化算法分别实现了2.40%和1.89%的准确率提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态假新闻检测中，由于不同模态信息（如文本和图像）在形式和内容上存在显著差异，导致模型训练过程中优化目标冲突加剧，从而影响融合效果的问题。现有方法难以有效融合不同模态的信息，导致检测精度不高。

核心思路：论文的核心思路是利用目标帕累托（Targeted Pareto, TPareto）优化算法，对多模态融合过程进行优化。通过针对不同的融合层级设定特定的优化目标，并利用中间融合层的信息来指导整体融合过程，从而缓解模态间的优化冲突，提升融合效果。

技术框架：MTPareto框架包含一个层级融合网络，该网络定义了三个融合层级，每个层级对应一个特定的损失函数。TPareto优化算法在每个融合层级上进行面向所有模态的帕累托梯度集成。整体流程是：首先，提取各个模态的特征；然后，在不同的层级进行融合，并计算对应的损失；最后，利用TPareto算法对各个层级的损失进行优化，并更新模型参数。

关键创新：论文的关键创新在于提出了TPareto优化算法，并将其应用于多模态融合。与传统的多目标优化方法不同，TPareto算法允许针对不同的融合层级设定不同的优化目标，从而更好地适应多模态融合的特点。此外，利用中间融合层的信息来指导整体融合过程，也提高了融合的效率和效果。

关键设计：论文设计了三个融合层级，并为每个层级定义了相应的损失函数。具体的技术细节包括：融合网络的结构（例如，使用注意力机制来增强融合效果）、损失函数的选择（例如，使用交叉熵损失来衡量分类效果）、以及TPareto算法的具体实现（例如，如何计算帕累托梯度，如何进行梯度集成）。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有更详细的描述，此处未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，MTPareto框架在FakeSV和FVC两个公开数据集上均取得了优于基线方法的性能。具体而言，TPareto优化算法分别实现了2.40%和1.89%的准确率提升。这些结果验证了所提出的框架和算法在多模态假新闻检测任务中的有效性，表明其能够更好地融合不同模态的信息，从而提高检测精度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种在线平台，用于检测和过滤虚假新闻，维护网络信息的真实性和可靠性。例如，社交媒体平台、新闻网站等可以利用该技术来识别和标记虚假信息，从而减少其传播，提升用户体验，并维护社会稳定。未来，该技术还可以扩展到其他多模态信息处理任务中，例如多媒体内容理解、智能推荐等。

📄 摘要（原文）

Multimodal fake news detection is essential for maintaining the authenticity of Internet multimedia information. Significant differences in form and content of multimodal information lead to intensified optimization conflicts, hindering effective model training as well as reducing the effectiveness of existing fusion methods for bimodal. To address this problem, we propose the MTPareto framework to optimize multimodal fusion, using a Targeted Pareto(TPareto) optimization algorithm for fusion-level-specific objective learning with a certain focus. Based on the designed hierarchical fusion network, the algorithm defines three fusion levels with corresponding losses and implements all-modal-oriented Pareto gradient integration for each. This approach accomplishes superior multimodal fusion by utilizing the information obtained from intermediate fusion to provide positive effects to the entire process. Experiment results on FakeSV and FVC datasets show that the proposed framework outperforms baselines and the TPareto optimization algorithm achieves 2.40% and 1.89% accuracy improvement respectively.