May, 2022

DisinfoMeme：一种用于检测有意传播虚假信息的多模态数据集

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TL;DR本研究旨在帮助检测社交媒体上具有传播不实信息优势的迷因，研究人员构建了名为 DisinfoMeme 的数据集，覆盖了 COVID-19 大流行、黑人的命也是命运动以及素食主义 / 素食主义等三个流行话题，探讨了它们的特点，并在数据集上测试了多种模型，结果表明目前模型的提升空间仍然很大。
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发现论文，激发创造
  • 多模态虚假信息检测调查

    本研究为现有多模式虚假信息检测技术提供了一份综述，重点关注了文本、图像、语音、视频、社交媒体网络结构和时间信息等多种组合形式，并探讨了未来研究的方向和挑战，同时提出需要在相同框架内考虑虚假信息的真实性和危害程度。

    Mar, 2021

  • 在线模因中的仇恨解构

    本文提出了一种名为 DisMultiHate 的新框架，通过对目标实体进行解缠来提高多模式 meme 中令人讨厌内容的分类和可解释性。实验结果表明 DisMultiHate 能够胜过单一模态和多模态基线，这个方法对于多模态令人讨厌内容的分类任务具有很好的解释性。

    Aug, 2021

  • FACTIFY3M: 基于 5W 问答的多模态事实验证基准

    为解决社交媒体上大规模的多模态虚假信息检测问题，我们介绍了一个名为 FACTIFY 3M 的数据集，包含了 3 百万个样本，其中包括文本声明、图像、像素级图像热力图和 5W 问答对等元素，并且提供了可解释性的概念。

    May, 2023

  • 检测有害模因及其攻击目标

    本研究提出了两种新的问题定义：检测有害的互联网模因及其攻击的社会实体，并提供了 HarMeme 数据集。评估结果表明，使用多模态信号对这两个任务都很重要，但是需要进一步研究来解决现有模式的局限性。

    Sep, 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

  • 多模态虚假信息检测：方法、挑战及机遇

    本文分析社交媒体中多模态环境下的虚假信息与图片 / 视频利用的挑战和机会，探讨现存技术及其不足，旨在进一步提升多模态虚假信息检测的技术。

    Mar, 2022

  • 仇恨表情包检测的多模态学习

    本文提出了一种新的多模态方法，将图像字幕流程融合到恶意模因检测过程中，以提高其有效性，以在 Hateful Memes Detection Challenge 上取得了良好的结果。

    Nov, 2020

  • MuMiN: 一个大规模多语言多模态事实核查的虚假信息社交网络数据集

    通过构建一个数据收集和链接系统（MuMiN-trawl），我们开发了一个公共的虚假信息图数据集（MuMiN），它包含 21 百万条推文，13 千个经过事实检查的声明和 41 种不同语言，为自动虚假信息检测研究提供了大规模、多样化和高质量的数据集。我们公开了基线结果来证明这些是具有挑战性的任务。

    Feb, 2022

  • MM-Claims: 社交媒体上的多模态主张检测数据集

    本文介绍了一个新的跨语言、跨国的深度学习模型，用于检测社交媒体平台上的虚假信息，包括图像和文本特征分析，详述了该模型使用的 MM-Claims 数据集，通过多模态模型的训练得出了一系列的结论和推荐。

    May, 2022

  • SemiMemes: 一种用于多模态 Memes 分析的半监督学习方法

    本篇研究提出一种多模态半监督学习方法，可用于探测社交媒体上的恶意图片，该方法结合了自动编码器和分类任务，通过 Contrastive Language-Image Pre-training 实现。在两个数据集上，该方法表现优于其他多模态半监督学习和有监督学习的现有模型。

    Mar, 2023