TT-BLIP: Enhancing Fake News Detection Using BLIP and Tri-Transformer

本文介绍了一种名为TT-BLIP的端到端模型，应用了引导式语言-图像预训练（BLIP）技术，用于三种信息类型：文本的BERT和BLIP\textsubscript{Txt}，图像的ResNet和BLIP\textsubscript{Img}，以及双向BLIP编码器用于多模态信息。多模态三变压器使用三种类型的多头注意力机制融合三模态特征，确保增强表示和改进多模态数据分析的集成模态。实验使用了两个虚假新闻数据集，Weibo和Gossipcop。结果表明，TT-BLIP优于现有最先进的模型。以前的方法连接独立编码的单模数据，忽略了集成多模态信息的好处。此外，缺乏针对文本和图像的专门特征提取也限制了这些方法。

本文旨在解决检测假新闻的问题，并提出一种基于多模态信息的端到端模型TT-BLIP。与之前的方法不同，TT-BLIP使用了集成的多模态信息，并针对文本和图像进行了专门的特征提取。

TT-BLIP模型使用了三种类型的多头注意力机制，融合了文本、图像和多模态信息，提高了表示学习和多模态数据分析的效果。

本文使用了两个假新闻数据集Weibo和Gossipcop进行实验，结果表明TT-BLIP模型优于现有的最先进模型。此外，本文提出的BLIP方法可以用于统一的视觉-语言理解和生成。

最近的相关研究包括使用深度学习方法检测假新闻的研究，以及使用多模态信息进行情感分析的研究。例如，"Fake News Detection on Social Media using Geometric Deep Learning"和"Multimodal Sentiment Analysis using Deep Learning: A Systematic Review"。