May, 2022

SEMI-FND: 基于堆叠集成的多模态推理，用于更快的假新闻检测

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TL;DR本论文探讨了一种基于多模态堆叠集成方法 (SEMIFND) 的假新闻检测方法，通过分析图像模态确定 NasNet Mobile 模型在该任务中的适用性，使用 BERT 和 ELECTRA 的集成方法对文本进行分析，并在 Twitter 和 Weibo 两个数据集上实现了 85.80% 和 86.83% 的准确率，其参数数量比类似的方法减少了至少 20%。
fake news detectionmultimodal stacked ensemble-based approachnasnet mobilebertelectra
发现论文，激发创造
  • 元神经过程网络多模态应急假新闻检测

    该论文提出了一种名为 MetaFEND 的端到端假新闻检测框架，将元学习和神经过程方法相结合，有效处理分类信息和修剪不相关的帖子，可以在新出现的事件上快速学习并检测到假新闻。

    Jun, 2021

  • r/Fakeddit: 细粒度虚假新闻检测的新多模态基准数据集

    使用机器学习分类模型是打击假新闻传播的有效方法，但缺乏有效的全面数据集一直是假新闻研究和检测模型发展的问题。Fakeddit 是一个新颖的多模态数据集，包括一百万个多个类别的假新闻样本，并通过远程监督进行两种，三种和六种分类。我们构建了混合文本 + 图像模型并进行了多个变体的分类实验，证明了 Fakeddits 的多模式和精细分类的重要性。

    Nov, 2019

  • MDFEND：多域假新闻检测

    本文针对多领域假新闻检测模型的数据分布及域偏移的挑战，在一个包含 9 个不同领域的测评数据集 Weibo21 上，使用多个领域表征进行融合的领域门控模型 MDFEND，显著提高了多领域假新闻检测性能。

    Jan, 2022

  • 基于多粒度信息融合的社交媒体多模态假新闻检测

    文章介绍了一种用于检测假新闻的多粒度多模态融合网络模型，并将模型性能与现有方法进行了比较。

    Apr, 2023

  • MSynFD: 多跳句法感知假新闻检测

    我们提出了一种新颖的多跳语法感知假新闻检测（MSynFD）方法，该方法利用互补的语法信息来处理假新闻中的微妙转折。通过引入语法依赖图和设计多跳子图聚合机制来捕捉多跳语法，扩展了词感知的效果，从而实现有效的噪声过滤和相邻关系增强。随后，设计了一个顺序相对位置感知的 Transformer 来捕捉顺序信息，并结合一个精心设计的关键词去偏模块来减少先验偏差。在两个公共基准数据集上的大量实验结果验证了我们提出的 MSynFD 方法的有效性和卓越性能，超过了最先进的检测模型。

    Feb, 2024

  • 卷积神经网络和深度神经网络的组合在假新闻检测中的应用

    本文介绍了 Fake News Challenge stage #1 (FNC-1) 数据集并概述了使用该数据集构建伪新闻检测系统的竞争尝试。通过使用不同的自然语言处理技术处理标题和正文文本，提取特征并使用软余弦相似性方法计算相似度。该系统使用深度学习方法进行分类，除了 “disagree” 类别外，其余类别均达到高准确性，最终分类准确率达到 84.6％，在该数据集上排名第二。

    Oct, 2022

  • 基于张量嵌入的半监督内容谣言检测

    该研究针对含有大量内容的新闻文章，提出了一种基于内容检测伪新闻的方法，使用多维张量分解得到每篇文章的嵌入特征，并通过在文章之间创建图来传播有限标签，实验结果表明该方法能够使用更少的标签实现更好的检测精度。

    Apr, 2018

  • 利用实体增强框架融合多模态线索提高假新闻检测

    本文围绕多模态虚假新闻检测问题，提出了一种新的提取多模态线索的框架，该框架能够充分地考虑图像文本的三种关系，并在实验证明其优于现有文献的方法。

    Aug, 2021

  • Factify 2: 多模态假新闻检测研究结果

    社交媒体的迅速增长导致虚假新闻泛滥，因此自动检测和验证虚假信息的研究变得尤为重要。本研究介绍了 Factify 2 任务的结果，提供了一个多模态事实验证和讽刺新闻数据集，并使用基于多模态关系将社交媒体索求与支持文件进行比较，最终得到 81.82% 的最高 F1 分数。

    Jul, 2023

  • 基于记忆引导的多视角多域假新闻检测

    本文提出了一种名为 M$^3$FEND 的框架，通过从多视角建模内容，包括语义、情感和风格等，使用领域记忆库显著改进了领域信息，适应性地聚合多个视角的判别性信息，提高了跨领域假新闻检测的成功率。

    Jun, 2022