DisinfoMeme：用于检测蓄意传播虚假信息梗图的多模态数据集
计算与语言
2022-05-26 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
虚假信息已成为社交媒体上的严重问题。特别是，鉴于其简短格式、视觉吸引力和幽默性质，梗图（meme）在在线社区中传播具有显著优势，使其成为传播虚假信息的有效载体。我们提出 DisinfoMeme 以帮助检测虚假信息梗图。该数据集包含从 Reddit 挖掘的覆盖三个当前话题的梗图：COVID-19 大流行、黑命攸关（Black Lives Matter）运动以及纯素食/素食主义。该数据集带来了多重独特挑战：有限数据与标签不平衡、对外部知识的依赖、多模态推理、布局依赖以及来自 OCR 的噪声。我们在该数据集上测试了多个广泛使用的单模态与多模态模型。实验表明，当前模型仍有巨大的改进空间。
引用
@article{arxiv.2205.12617,
title = {DisinfoMeme: A Multimodal Dataset for Detecting Meme Intentionally Spreading Out Disinformation},
author = {Jingnong Qu and Liunian Harold Li and Jieyu Zhao and Sunipa Dev and Kai-Wei Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.12617},
year = {2022}
}