1. 假新闻检测 - 《Modality Perception Learning-Based Determinative Factor Discovery ...》
前言
本文阅读论文《Modality Perception Learning-Based Determinative Factor Discovery for MultimodalFake News Detection》。虚假新闻通常依赖夸张的语言风格、篡改的图像、不一致的多模态上下文等特征。虚假新闻检测应遵循“逻辑与”原则，即便大部分内容合理，只要存在少量不合理内容，即可判定为虚假。
| 核心内容 | 细节 |
|---|---|
| 问题 | 现有方法关注于多模态的一致性和设计复杂的特征提取器，而忽略了模态间的语义差异。例如下图中，文本与图像在表面上一致，但隐含夸张文本与篡改图像。 |
| 方法 | 首先利用CLIP预训练编码器与模态特定编码器，分别提取模态一致与模态特定特征，然后进行多层次跨模态融合，最后根据模态异质性分数动态加权不同特征。 |
| 贡献 | 设计双重编码模块，融合CLIP编码与模态特定编码；引入可学习的记忆信息，增强特征表示能力；构建多层次跨模态融合模块，深入理解模态间复杂关联；提出模态感知学习模块，根据模态分布差异自适应加权特征。 |
文章目录
- 前言
- 一、现有方法
- 二、本文方法
- 总结
一、现有方法
| 分类 | 方法 |
|---|---|
| 单模态 | 基于文本的检测：关注假新闻的语言特征，如夸张、煽动性。 基于视觉的检测：关注图像是否被篡改、是否具有误导性。 |
| 多模态 | 多模态信息融合方法：分别提取文本和图像特征，再进行融合。 模态相似性度量方法：通过衡量文本与图像之间的语义一致性来辅助检测。 基于图神经网络与外部知识的方法：引入知识图谱或社交网络信息增强表示。 |
二、本文方法
- 对于某一特征，用 CNN 提取模态特定的特征，用 CLIP 提取一致特征，然后拼接。其中，文本编码器是 CNN + 池化，图像编码器是 ResNet-50；
- 引入可学习的记忆向量以提取不同模态特征真假模式，并进一步与提取的特征拼接；
- 使用多头自注意力增强每个模态自身的特征表示；
- 模仿人类先看图片辅助理解文字的习惯，以图像特征作为 Q，文本特征作为 K 和 V，通过跨模态注意力让图像信息增强文本信息f t v f_{tv}ftv。然后，模仿人类反复对照图文、捕捉深层线索的行为，进一步增强文本信息，同时使用视觉增强的文本特征作为 Q 增强原始图像特征；
- 用VAE将文本特征和图像特征分别映射到潜在空间，然后计算二者的 KL 散度，并用 sigmoid 将其映射到 0-1 区间。h hh越大，图文越不一致，将h hh作为多模态融合特征权重，1 − h 1-h1−h作为单模态特征权重；
- 将加权后的四个特征拼接起来，并送入一个全连接层分类器进行真假二分类。
总结
文章的动机有点以结果为导向。