基于社交媒体的多模态信息失序检测
信息检索
2021-06-01 v1 社会与信息网络
摘要
社交媒体伴随着提供虚假信息或误导性内容（称为信息失序）的内容比例不断增加。在本文中，我们研究大规模多模态数据集上的多模态假新闻检测问题。我们提出一种支持不同层次和类型信息融合的多模态网络架构。除帖子的文本和视觉内容外，我们进一步利用次要信息，即用户评论和元数据。我们在多个层次融合信息，以考虑模态特定的内在结构。我们的结果表明，多模态分析对该任务极为有效，且所有模态在适当融合时均产生正向贡献。
引用
@article{arxiv.2105.15165,
title = {Multimodal Detection of Information Disorder from Social Media},
author = {Armin Kirchknopf and Djordje Slijepcevic and Matthias Zeppelzauer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.15165},
year = {2021}
}
备注
4 pages, 2 figures, 2 tables, PrePrint CBMI 2021