本研究では、CLIPモデルを使用してラベルに注意したデータの整列を行い、汎用的な特徴を取得します。さらに、ジェネリックおよびドメイン固有のプロンプトを学習して画像テキストペアを分類します。提案されたDPODはこの難しい社会的に重要な多モーダル偽ニュース検出タスクで最先端の性能を達成します。
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Idées clés tirées de
by Debarshi Bra... à arxiv.org 03-11-2024
Questions plus approfondies
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DPOD: Domain-Specific Prompt Tuning for Multimodal Fake News Detection
DPOD
この研究は、他の領域やドメインにどのように応用できますか?
このフレームワークはすべての種類の偽ニュースに対して同じくらい効果的ですか?
この技術が進化することで将来的にどんな影響・展望・変革・成長 予測 事象 結果 見通しなど を想定しますか?
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