online misinformation | BriefGPT

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使用扩散模型揭示文本 - 图像不一致性
为了解决在线误导信息的问题，该研究引入了 D-TIIL（基于扩散的文本 - 图像不一致性定位），采用文本对图像扩散模型来定位文本和图像对中的语义不一致性，并通过文本嵌入和修改后的图像区域进行可视化。
PDF2 months ago
ACL基于证据驱动的在线虚假信息检索增强响应生成
通过从科学性来源收集支持证据并基于这些证据生成反错误信息响应，RARG（检索增强的在线错误信息响应生成）方法在 COVID-19 案例中展示了在数据集上始终优于基准的产生高质量反错误信息响应。
PDF3 months ago
RED-DOT: 多模态事实核查与相关证据检测
在线虚假信息多模态性质常常由文字和搭配的图像之间的误导性关联引起。为了支持事实核查过程，研究人员最近一直在开发能够收集和分析外部信息的自动多模态方法，即与正在研究的图像 - 文字对相关的证据。然而，之前的研究假设收集的所有证据都是相关的。本
PDF8 months ago
通过 COVID-19 大流行的视角对在线流言背后的人类的观察性研究
在线谣言的泛滥已成为社会面临的最大威胁之一。本文采用时间序列分析技术和稳健的因果推断设计，对超过 3200 万条 COVID-19 推文和 1600 万条历史时间线推文进行了大规模观察性研究，旨在理解 COVID-19 期间传播谣言的用户行
PDF9 months ago
ReadProbe：支持横向阅读的基于检索增强的大语言模型演示
本文介绍 ReadProbe，它是一款支持横向阅读的工具，使用 OpenAI 的生成式大语言模型和 Bing 搜索引擎，它能够生成有用的问题，搜索相关文档，并生成良好归因的答案，以帮助人们更好地评估在线信息。
PDFa year ago
揭开社交机器人研究中的误解
本文揭示和纠正了社交机器人研究中的一些事实错误和方法论和概念问题，并消除了普遍的误解，强调了社交机器人研究的意义和正确的方法和方向。
PDFa year ago
AAAI针对自动事实验证系统的合成虚假信息攻击
本研究探讨自动事实检查器对人工制造的对抗性证据的敏感性，研究证明这种类型的系统容易受到攻击，并讨论了现代 NLG 系统作为虚假信息生成器的威胁。
PDF2 years ago
EMNLPNewsCLIPpings: 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。
PDF3 years ago