ICTMCG/FakeSV

🎯 FakeSV: Bộ chuẩn tin giả mạo đa dạng thức cho video ngắn

Bộ dữ liệu và các mô hình SOTA giúp nghiên cứu phát hiện tin giả mạo trên nền tảng video ngắn như Douyin/TikTok.

FakeSV là kho lưu trữ chính thức cho bài báo "FakeSV: A Multimodal Benchmark with Rich Social Context for Fake News Detection on Short Video Platforms" xuất hiện tại AAAI 2023. Dự án cung cấp một bộ dữ liệu đã được chú thích kèm theo mã nguồn các mô hình phát hiện tin giả mạo dựa trên video, trong đó có mô hình đề xuất SV-FEND.

✨ Điểm nổi bật

• Bộ dữ liệu: Chứa ID video (có thể dùng để lấy URL video) kèm nhãn phân loại tin giả mạo, hỗ trợ hai cách chia tách dữ liệu: dựa trên sự kiện và thời gian.
• Mô hình SV-FEND: Mô hình đề xuất của nhóm tận dụng thông tin xã hội và nội dung đa dạng thức để phát hiện tin giả mạo.
• Các mô hình SOTA khác: Được tái hiện để cung cấp kết quả chuẩn so sánh trên bộ dữ liệu FakeSV.
• Tính năng đa dạng thức: Hỗ trợ trích xuất đặc trưng từ văn bản (BERT), hình ảnh (VGG19, C3D), âm thanh (VGGish).
• Dữ liệu tiền trích xuất: Cung cấp các đặc trưng đã được trích xuất sẵn (VGG19, C3D, VGGish) và bộ trọng số 5-fold để so sánh.
• Môi trường chuẩn: Anaconda 4.13.0, Python 3.8.5, PyTorch 1.10.1, CUDA 11.7.
• Điều khoản sử dụng dữ liệu: Cần ký thỏa thuận và gửi qua email cơ quan để truy cập dữ liệu.

💡 Vì sao đáng chú ý

FakeSV khác biệt từ các bộ dữ liệu tin giả mạo truyền thống bằng cách tập trung vào video ngắn – một dạng nội dung đang phổ biến nhưng chưa được nghiên cứu rộng rãi. Bộ dữ liệu không chỉ bao phủ nội dung đa dạng thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh) mà còn tích hợp ngữ cảnh xã hội (bình luận, lượt tương tác), giúp các mô hình hiểu sâu hơn về cách thông tin lan truyền và lan truyền chủ quan trên nền tảng video.

Đây là công cụ hữu ích cho các nhà nghiên cức làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, an ninh mạng và truyền thông xã hội, đặc biệt khi nghiên cứu các vấn đề liên quan đến tin đọc hại, thông tin sai lệch hoặc hành vi lan truyền hữu hại trên nền tảng video ngắn.

#FakeNewsDetection #MultimodalAI #ShortVideo #AAAI2023 #TiniX