講演情報

14:15 〜 14:40

[8A-03]ノード間の相互作用を考慮したグラフベースの手法によるマルチモーダルな偽情報検出

*滝田紘大¹、片平伸吾²、張建偉² (1. 岩手大学大学院総合科学研究科、2. 岩手大学理工学部)

PDFダウンロード

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし

キーワード：

偽情報・誤情報の検出、マルチモーダル、ソーシャルメディア、グラフ

近年における偽情報は，テキストだけではなく他の情報 (画像，音声，動画) も加工して偽情報が作成される.そのため，複数種類の入力データを用いたマルチモーダルな偽情報検出を行う必要がある. また，ソーシャルコンテキストを利用した偽情報検出の研究に関しては，グラフベースの手法を用いたものが主である. しかし，ソーシャルコンテキストのみを特徴量とした場合，グラフの接続が希薄であるという限界がある. そこで，より密な相互作用を捉えるためにグラフの接続性を高める新しい手法を模索する必要がある. よって，本研究では，テキストと画像を用いたノード同士が密なマルチモーダルなグラフを構築し，そのグラフを，GAT(Graph Attention Network)を用いたノード間のAttention Weightを考慮したノードの特徴量更新と，LPN(Lable Propagation Network) を用いたエッジの重みの学習を行い，グラフ全体のノード間の相互作用の詳細を考慮したGAT-LPNを提案する.PhemeとMediaEvalを用いた実験を行い，比較的小規模であるPhemeを用いたグラフにおいて既存手法を上回る成果を確認した.

セッション詳細へ戻る