Jan, 2024

AiGen-FoodReview：一个多模态的机器生成餐厅评论和社交媒体图片的数据集

PDF
TL;DR通过使用大规模语言模型和图像模型构建 AiGen-FoodReview 数据集，本论文提供了检测和识别机器生成的虚假评论的方法，该方法能在单模态和多模态情况下取得接近真实数据性能的可扩展并可解释的检测结果。
发现论文，激发创造
  • 利用 AI 对抗 AI：在社交媒体上对抗机器生成的虚假餐厅评论

    利用高质量的 Yelp 餐馆精英评论来生成假评论，并最终微调 GPT 输出检测器以预测并显著优于现有解决方案的假评论，进而预测非精英评论并识别跨多维度（例如评论、用户和餐厅特征以及写作风格）的模式。虽然社交媒体平台可以实现检测系统来过滤可疑评论，但是机器生成的假评论对社交媒体平台仍带来不断的挑战。

    Feb, 2023

  • RU-AI：一个用于机器生成内容检测的大型多模态数据集

    介绍了 RU-AI 数据集，该数据集是一个大规模的多模态数据集，旨在鲁棒且高效地检测文本、图像和语音中的机器生成内容；提出了一个统一模型，该模型融合了多模态嵌入模块和多层感知器网络，能够有效确定数据的来源（即原始数据样本还是机器生成的数据）。

    Jun, 2024

  • 多模态模块化人工智能厨师：基于图像的复杂食谱生成

    本文介绍了一种基于多模态方法的轻量级和专门化的 API，使对象检测和最新的文本生成器的串联生成秤可能的食谱。

    Mar, 2023

  • 保持主题：生成特定上下文的虚假餐厅评论

    通过神经机器翻译技术，本文提出并评估了一种新的方法，用于生成保持主题一致的餐厅评价，测试表明该方法具有极高的检测难度，同时本研究设计了高效的检测工具，证明虚假评论的自动检测仍然可行。

    May, 2018

  • MAiDE-up: GPT 生成的酒店评论的多语言欺诈检测

    通过对 MAiDE-up 数据集进行语言分析，研究了 AI 生成的虚假评论与真实评论的区别，并确定了影响欺诈检测模型性能的因素。发现情感、位置和语言等因素对于检测 AI 生成的假评论的准确性产生影响。

    Apr, 2024

  • 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

  • 使用神经语言模型生成保留情感的虚假在线评论及其人工和机器检测

    本文研究表明，利用公开的神经语言模型，结合情感方面的分类器，所生成的假评论可以成功地欺骗人和机器，故而需要采取应对措施。

    Jul, 2019

  • 餐厅评论的机器翻译：适应领域和健壮性的新语料库

    探讨在真实场景中提高神经机器翻译质量的挑战，通过基于情感分析或特定于领域的多义词汇的翻译准确性等任务特定指标的性能评估，表明本文提出的基于最新技术的机器翻译鲁棒性模型明显优于现有在线系统。

    Oct, 2019

  • 家长和孩子：区分多模态深度伪造图像与自然图像

    本文通过系统研究最新扩散模型生成的虚假图片的真实性，分析其图像的低层特征和用作种子的文本说明的语义作用，并提供了一个新的包含约 600k 张图像的数据集 COCOFake。

    Apr, 2023

  • 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