增强多模态假新闻检测：模态间与模态内不确定性学习

"多模态虚假新闻检测的模态间和模态内不确定性建模" 在当前的信息时代，虚假新闻的传播对社会产生了深远影响，尤其是随着社交媒体的发展，多模态内容（包括文本、图像和视频）的假新闻更加难以辨别。针对这一问题，多模态虚假新闻检测成为了一个关键的研究领域。传统的多模态融合方法，如简单的特征连接或注意力机制，往往忽视了模态特征的鲁棒性，并且没有充分考虑不同模态之间的差异和不确定性。 本文提出的多模态不确定性学习网络（MM-ULN）引入了两种创新模块：模态内不确定性学习（EUL）和变化注意力融合（VAF）。EUL模块旨在处理模态内部的噪声和不确定性，通过特征正则化的变化方式，增强模型对复杂多模态内容的理解。这有助于减轻因模态内部数据不确定性导致的错误信息处理。 另一方面，VAF模块是为了解决模态间不确定性的问题。它依据各模态的相对置信度动态调整融合权重，使得模型能够自适应地融合不同模态的内容。这种设计能够捕捉到不同模态之间的互补信息，提高虚假新闻检测的准确性。通过在两个基准数据集上的实验，MM-ULN展示了其在多模态假新闻检测任务中的优秀性能和有效性。 在深度学习框架下，多模态信息的提取和融合是关键。预训练模型常被用来从不同模态中抽取高维度特征，然后通过简单的融合策略输入到分类器中。然而，这种方法往往过于依赖单一模态的表示，而忽视了模态间的关系。因此，MM-ULN的提出是对现有方法的重要补充，它更全面地考虑了多模态数据的复杂性和不确定性，提高了模型的泛化能力和检测效果。 总结而言，多模态虚假新闻检测需要深入理解不同模态的特性，以及如何有效地整合这些信息。本文的贡献在于提出了一种新颖的不确定性建模方法，即通过EUL和VAF模块，增强了模型对多模态数据噪声的鲁棒性和对模态间差异的敏感性。这一方法为未来的研究提供了有价值的思路，有助于构建更准确、更稳健的虚假新闻检测系统。