Apr, 2023

利用文本 - 图像对比模型的能力自动检测在线谣言

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TL;DR本研究旨在探究对抗学习在虚假信息识别中的应用。通过开发自学模型并在 COSMOS 数据集上进行全面实验，我们发现采用对抗学习能够大幅减少训练数据，同时在数据量不足时显示出优于传统分类器的非匹配图像 - 文本对检测性能提高约 10% 的稳定性和可比性。
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发现论文，激发创造
  • NewsCLIPpings: 自动生成多模态媒体的脱离上下文内容

    提出了一个自动检测图像和文本不一致性的数据集，并在其基础上测试了几种多模态模型的性能，这对于解决在线虚假信息问题和对抗深度伪造等具有重要意义。

    Apr, 2021

  • 检测跨模态不一致性以防御神经假新闻

    本文介绍了一种有效的防御机制，其可以用于防御包括图像和标题在内的机器生成的虚假新闻，并通过创建一个包含 4 种不同类型的生成文章的 NeuralNews 数据集以及进行一系列基于此数据集的人类用户研究实验来确定敌方可能会利用的潜在弱点。此外，本文提供了一种相对有效的方法，基于检测视觉语义不一致性的方法，这将成为有效的第一防线和未来防御机器生成的虚假信息的有用参考资料。

    Sep, 2020

  • COSMOS: 自监督学习的趣味信息检测

    本篇研究旨在解决社交媒体上未经修饰的图像被嵌入错误语境中以误导群众的问题，通过借助图像与文本之间的信息协同作用，提出了一种利用自学习特性，通过选择性地将照片中的物体与文本描述对齐以实现快速准确判断图像和文本的整体匹配度来检测文本和图像配对情况的新方法。对于测试数据，本方法的误识别率为 15%。同时本文还提供了一个包括来自各类新闻网站、博客和社交媒体贴文的 20 万张图像和 45 万个文本描述的大型数据集。

    Jan, 2021

  • 使用可解释的神经符号模型检测上下文不一致的多模态错误信息

    本文提出了一种可解释的跨模态去上下文检测方法来辨别不匹配的内容和交叉模态的矛盾，可以帮助事实查核网站记录阐明批驳，实验表明该方法在保持准确率的同时能提供更多可解释的预测。

    Apr, 2023

  • 通过对比学习缓解人工和计算机意见欺诈

    本文介绍了检测协同过滤推荐系统中虚假文本评论的新方法。我们提出了一种基于对比学习的体系结构，利用用户人口特征以及文本评论作为对抗虚假评论的额外证据，从而使推荐系统更加健壮。该方法能够应对两种不同类型的虚假评论（由语言模型生成的虚假评论和由不诚实用户撰写的评论），并且能够减少偏见评论的影响。

    Jan, 2023

  • 社交媒体视频帖子中的虚假信息检测

    本研究提出了两种新方法：对比学习和掩码语言建模，以检测短视频社交媒体帖子中的语义不一致性，证明这些方法优于当前的最先进方法，可用于检测社交媒体帖子中的错误信息。

    Feb, 2022

  • 社交媒体中图片在分析声明中的作用

    本文通过分析图像、文本和多模型检测虚假新闻，特别是使用变形金刚模型的文本和多模型对索赔和阴谋检测任务的作用，确定图像在虚假新闻检测中的作用。

    Mar, 2021

  • 自动检测虚假新闻

    本文聚焦于自动识别在线新闻中的虚假内容，首先介绍了用于虚假新闻检测的新颖数据集，描述了收集、注释和验证过程，并提供诸多在区分真实和虚假新闻语言差异方面的探索性分析。其次，本文开展了一系列学习实验以构建准确的虚假新闻检测器，并比较了手动和自动识别虚假新闻的结果。

    Aug, 2017

  • 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

  • 采用对比学习改进文本生成图像技术

    本篇论文提出一种基于对比学习方法的文本到图像合成框架，旨在提升合成图像的质量和语义一致性，通过对 pretraining 和 GAN training 阶段进行改进，该方法在两个流行数据集上的实验结果表明，相对于 AttnGAN 和 DM-GAN，能够显著提高合成图像的质量。

    Jul, 2021