多模态错误信息检测：方法、挑战与机遇
机器学习
2024-09-19 v7 人工智能
计算机视觉与模式识别
计算机与社会
多媒体
社会与信息网络
摘要
随着社交媒体平台从基于文本的论坛演变为多模态环境，社交媒体中错误信息的本质也随之转变。利用图像与视频等视觉模态更受用户青睐且更具吸引力、而文本内容有时被粗心地略读这一事实，错误信息传播者近期瞄准了模态间的上下文关联，例如文本与图像。因此许多研究者已开发自动技术以检测网络内容中可能的跨模态不一致。我们分析、分类并辨识现有方法及其面临的挑战与不足，以发掘多模态错误信息检测领域的新研究机遇。
引用
@article{arxiv.2203.13883,
title = {Multi-modal Misinformation Detection: Approaches, Challenges and Opportunities},
author = {Sara Abdali and Sina shaham and Bhaskar Krishnamachari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13883},
year = {2024}
}