论文解读：MKVSE P2 : Multimodal Knowledge Enhanced Visual-semantic Embedding for Image-text Retrieval P2

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已于 2024-11-02 17:25:30 修改 · 1k 阅读

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于 2024-11-02 17:25:23 首次发布

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Wang等人【49】提出的端到端的知识驱动多模态图卷积网络是一种用于假新闻检测的模型，它通过将不同模态的信息（文本、知识概念和视觉数据）整合到一个深度学习模型中，以实现更全面的语义建模和检测。以下是该方法的详细解释：

方法概述

多模态信息整合：
- 定义：模型将来自文本、知识库和图像的数据整合在一起，形成一种多模态输入。每种模态包含不同类型的信息，如文本内容的语义、相关的背景知识和图像中视觉对象的特征。
- 作用：这种整合方式使模型能够从多个角度理解输入内容，提升检测的准确性。例如，新闻文本的内容和与之关联的图片一起提供了更多线索，而知识库可以引入背景信息来验证文本内容的真实性。
知识驱动的多模态图卷积网络（GCN）：
- 图结构：模型构建一个图结构，其中节点代表不同模态的信息，如文本中的单词、视觉对象和从外部知识库引入的概念。节点之间的边表示它们之间的关联关系，如语义关联或共现关系。
- 图卷积网络：GCN 用于在图结构中进行信息传播和融合，允许节点之间共享和交换信息。这帮助模型捕捉不同模态之间的相互影响和语义联系，形成更丰富的输入表示。
端到端训练：
- 定义：模型是端到端训练的，这意味着输入数据直接经过模型处理并输出结果，中间不需要手动调整或干预。模型通过自动学习最优参数来联合优化各个模态的信息表示。
- 优势：端到端的结构简化了模型训练过程，并使得模型在处理复杂的假新闻检测任务时能够自适应地调整权重和表示。

应用于假新闻检测

多模态输入的必要性：假新闻通常包含误导性的文本和相关图片，而单一模态的信息不足以识别复杂的伪造信息。通过将文本、视觉信息和背景知识融合，模型可以更有效地检测虚假信息。
语义层次的表示建模：模型在多模态图中进行信息传播和语义融合，使得对新闻内容的表示能够涵盖不同的语义层次。文本信息通过知识概念得到增强，使模型不仅能识别单词和句子，还能理解其在更广泛知识框架中的意义。

方法的优势

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