LEMMA: Towards LVLM-Enhanced Multimodal Misinformation Detection with External Knowledge Augmentation

📄 arXiv: 2402.11943v2 📥 PDF

作者: Keyang Xuan, Li Yi, Fan Yang, Ruochen Wu, Yi R. Fung, Heng Ji

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-06-20)

💡 一句话要点

提出LEMMA以解决多模态虚假信息检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态虚假信息 视觉语言模型 外部知识增强 信息检测 社交媒体

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态虚假信息检测中面临挑战，尤其是在缺乏证据时，推理能力受限。
  2. 论文提出LEMMA，通过结合LVLM的推理能力与外部知识，提升虚假信息检测的准确性。
  3. 实验结果表明，LEMMA在Twitter和Fakeddit数据集上的准确率分别提高了7%和13%。

📝 摘要（中文）

随着社交平台上多模态虚假信息的兴起，个人和社会面临重大挑战。与文本虚假信息相比，其更高的可信度和更广泛的影响使得检测变得复杂，要求在多种媒体类型之间进行稳健推理并具备深厚的知识以实现准确验证。大型视觉语言模型（LVLM）的出现为此问题提供了潜在解决方案。本文首先探讨了LVLM在多模态虚假信息检测中的潜力，发现尽管LVLM的性能优于传统语言模型，但在缺乏证据的情况下，其深层推理能力可能受到限制。基于这些观察，我们提出了LEMMA：一种通过外部知识增强的LVLM多模态虚假信息检测方法。我们的研究在Twitter和Fakeddit数据集上分别提高了7%和13%的检测准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态虚假信息检测中的推理能力不足问题。现有方法在处理复杂信息时，尤其是在缺乏证据的情况下，表现出明显的局限性。

核心思路：论文的核心思路是结合LVLM的视觉和文本处理能力，并通过引入外部知识来增强其推理能力，从而提高虚假信息的检测准确性。这样的设计旨在弥补LVLM在证据不足时的推理短板。

技术框架：整体架构包括数据预处理、LVLM推理模块和外部知识整合模块。首先，输入的多模态数据经过预处理，然后通过LVLM进行初步推理，最后结合外部知识进行结果优化。

关键创新：最重要的技术创新在于将外部知识与LVLM的推理能力相结合，形成了一种新的检测框架。这一方法与现有的单一模型推理方法本质上不同，能够有效提升检测的准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡LVLM推理和外部知识的贡献，同时在网络结构上进行了优化，以确保信息的有效融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LEMMA在Twitter和Fakeddit数据集上的准确率分别提高了7%和13%，显著优于现有的基线LVLM。这一提升表明，结合外部知识的推理能力在多模态虚假信息检测中具有重要价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、虚假信息监测和网络安全等。通过提高多模态虚假信息的检测能力，能够有效减少虚假信息对社会的影响，提升公众的信息获取质量。未来，该方法还可以扩展到其他多模态数据的处理与分析中。

📄 摘要（原文）

The rise of multimodal misinformation on social platforms poses significant challenges for individuals and societies. Its increased credibility and broader impact compared to textual misinformation make detection complex, requiring robust reasoning across diverse media types and profound knowledge for accurate verification. The emergence of Large Vision Language Model (LVLM) offers a potential solution to this problem. Leveraging their proficiency in processing visual and textual information, LVLM demonstrates promising capabilities in recognizing complex information and exhibiting strong reasoning skills. In this paper, we first investigate the potential of LVLM on multimodal misinformation detection. We find that even though LVLM has a superior performance compared to LLMs, its profound reasoning may present limited power with a lack of evidence. Based on these observations, we propose LEMMA: LVLM-Enhanced Multimodal Misinformation Detection with External Knowledge Augmentation. LEMMA leverages LVLM intuition and reasoning capabilities while augmenting them with external knowledge to enhance the accuracy of misinformation detection. Our method improves the accuracy over the top baseline LVLM by 7% and 13% on Twitter and Fakeddit datasets respectively.