Введение в Cross-modal Fact-checking: Проверка Согласованности Изображений, Текста и Видео

В эпоху стремительного развития информационных технологий и социальных сетей, распространение ложной информации стало серьезной проблемой, угрожающей социальной стабильности и безопасности. Cross-modal fact-checking, или проверка согласованности между различными модальностями (изображениями, текстом, видео), является критически важным инструментом в борьбе с этой угрозой. В этой статье мы глубоко погрузимся в мир нейросетей, специализирующихся на cross-modal fact-checking, и рассмотрим их архитектуру, методы и достижения.

Архитектура и методы Cross-modal Fact-checking

Использование больших моделей видео-языка (LVLMs)

Одним из ключевых подходов в cross-modal fact-checking является использование больших моделей видео-языка (LVLMs). Эти модели способны анализировать и сопоставлять информацию из различных модальностей, таких как текст и изображения, для выявления несоответствий и проверки достоверности событий, мест и лиц.

Pipeline для верификации согласованности сущностей

Процесс верификации согласованности сущностей с помощью LVLMs включает несколько ключевых шагов:

• Извлечение сущностей: используются методы извлечения именованных сущностей (NEL) для идентификации лиц, мест и событий в новостных статьях. Инструменты như spaCy и Wikifier помогают в этом процессе.
• Генерация промптов: создаются промпты, которые включают в себя вопросы о наличии сущностей в изображениях. Эти промпты могут использовать как один, так и несколько доказательственных изображений, собранных из интернета.
• Верификация сущностей: LVLM анализирует промпты и соответствующие изображения для определения, присутствует ли сущность, упомянутая в тексте, на изображении. Для моделей, способных обработать только одно изображение, используется композитное изображение, а для моделей, способных обработать несколько изображений, используется серия изображений с голосованием по большинству.

Multimodal Inverse Attention Network (MIAN)

Другой инновационный подход представлен в виде Multimodal Inverse Attention Network (MIAN). Эта модель разработана для выявления несоответствий между текстовыми и визуальными данными в новостных статьях, используя иерархический модуль обучения и механизм обратного внимания.

Иерархический модуль обучения

MIAN включает иерархический модуль обучения, который捕руат внутримодальные отношения через локальные и глобальные взаимодействия. Это позволяет генерировать улучшенные унимодальные представления, которые затем интегрируются через механизм ко-внимания для выявления несоответствий между модальностями.

Механизм обратного внимания

Механизм обратного внимания в MIAN предназначен для explicitного выделения несоответствий между текстом и изображениями. Этот механизм помогает модели сосредоточиться на конфликтующих паттернах и семантических отклонениях, что критически важно для выявления фейковых новостей.

Datasets и эксперименты

Для оценки эффективности этих моделей используются различные реальные datasets новостных статей. Например, datasets TamperedNews, News400 и MMG-NewsPhoto были расширены и аннотированы для задачи верификации согласованности сущностей. Эксперименты показали, что LVLMs демонстрируют впечатляющую производительность в режиме zero-shot и улучшенную точность при использовании доказательственных изображений для верификации лиц и событий.
Подпишитесь на наш Telegram-канал

Преимущества и вызовы

Преимущества

Использование LVLMs и MIAN показало значительное улучшение точности в выявлении несоответствий между текстом и изображениями. Эти модели могут анализировать не только целые документы, но и отдельные сущности, что позволяет более точно выявлять ложную информацию. В частности, интеграция доказательственных изображений, собранных из интернета, повышает качество верификации сущностей.

Вызовы

Основным техническим вызовом является использование нескольких изображений и сложных моделей, что требует значительных вычислительных ресурсов, ограничивая возможности применения в реальном времени. Кроме того, верификация мест часто требует большей специфики, особенно для широких географических запросов, как континенты или страны, что требует использования более представительных фотографий. Верификация других типов сущностей, таких как время (декады, даты, время суток) и организации, остается открытой областью для исследования.

Заключение и будущие направления

Cross-modal fact-checking с помощью нейросетей представляет собой мощный инструмент в борьбе с распространением ложной информации. Модели như LVLMs и MIAN демонстрируют высокую эффективность в выявлении несоответствий между текстом и изображениями, что критически важно для поддержания достоверности новостного контента.

В будущем исследования будут сосредоточены на улучшении верификации мест, использовании более представительных фотографий и расширении спектра анализа на другие типы сущностей. Кроме того, интеграция внешних знаний из социальных сетей, знаний графиков и интернет-поиска может повысить точность выявления фейковых новостей. Прогресс в этой области не только улучшит качество новостного контента, но и будет способствовать социальной стабильности и безопасности в эпоху цифровой информации.

Подпишитесь на наш Telegram-канал