כתבה
arXiv cs.CL ·
RAEGNet: רשת גרף ראיות לזיהוי חדשות כזב מרובות מודלים
RAEGNet: Relation-Aware Evidence Graph Network for Harm-Aware Multimodal Fake News Detection
RAEGNet היא רשת גרף ראיות שמזהה חדשות כזב מרובות מודלים. היא משתמשת במידע חיצוני כדי לסייע בזיהוי. המחקר הראה ש-RAEGNet משפר את הביצועים על פני שיטות אחרות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.36902v1 Announce Type: new Abstract: Existing multimodal fake news detection methods often introduce external information to assist detection. However, most of them rely on entity-level retrieval and are therefore prone to introducing event-irrelevant noise. Meanwhile, existing methods mainly focus on improving overall performance and do not account for differences in the degree of harm posed by different instances of fake news. To address these limitations, we design an Event-Level Evidence Retrieval Framework (ELERF) and propose a Relation-Aware Evidence Graph Network (RAEGNet). ELERF retrieves external evidence based on the complete event semantics of a news item. RAEGNet constructs a directed graph that incorporates news-evidence stance relations and evidence-evidence intera
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית