Multimodal Dual Emotion with Fusion of Visual Sentiment for Rumor Detection

要約

近年、うわさは社会に壊滅的な影響を及ぼしており、うわさの検出は重要な課題となっています。
ただし、うわさの検出に関する研究では、うわさの内容に含まれる画像の激しい感情は無視されています。
この論文は、画像感情がうわさ検出効率を改善することを検証します。
視覚的感情とテキスト的感情からなる噂検出のマルチモーダルデュアル感情機能が提案されています。
私たちの知る限り、これは噂の検出に視覚的感情を使用する最初の研究です。
実際のデータセットでの実験により、提案された機能が最先端の感情機能よりも優れており、パフォーマンスを向上させながら噂検出器で拡張できることが確認されています。

要約(オリジナル)

In recent years, rumors have had a devastating impact on society, making rumor detection a significant challenge. However, the studies on rumor detection ignore the intense emotions of images in the rumor content. This paper verifies that the image emotion improves the rumor detection efficiency. A Multimodal Dual Emotion feature in rumor detection, which consists of visual and textual emotions, is proposed. To the best of our knowledge, this is the first study which uses visual emotion in rumor detection. The experiments on real datasets verify that the proposed features outperform the state-of-the-art sentiment features, and can be extended in rumor detectors while improving their performance.

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