MR2: मल्टीमॉडल रिट्रीवर्ड-ऑगमेंटेड अफवाह पहचान के लिए एक बेंचमार्क सोशल मीडिया में

जैसे-जैसे सोशल मीडिया प्लेटफार्म टेक्स्ट-आधारित फोरम से मल्टी-मोडल वातावरण में विकसित हो रहे हैं, सोशल मीडिया में गलत सूचना की प्रकृति भी उसी प्रकार बदल रही है। गलत सूचना फैलाने वालों ने हाल ही में मोडेलिटी जैसे कि टेक्स्ट और इमेज के बीच संदर्भात्मक संबंधों को लक्षित किया है। हालाँकि, अफवाह पहचान के लिए मौजूदा डेटासेट मुख्य रूप से एकल मोडेलिटी जैसे कि टेक्स्ट पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इस अंतर को पाटने के लिए, हम MR2 बनाते हैं, जो अफवाह पहचान के लिए एक मल्टीमॉडल बहुभाषी रिट्रीवर्ड-ऑगमेंटेड डेटासेट है। यह डेटासेट इमेज और टेक्स्ट के साथ अफवाहों को कवर करता है, और दोनों मोडेलिटी से सबूत प्रदान करता है जो इंटरनेट से प्राप्त किए गए हैं। आगे, हम स्थापित बेसलाइनों को विकसित करते हैं और डेटासेट पर मूल्यांकन किए गए सिस्टम का विस्तृत विश्लेषण करते हैं। व्यापक प्रयोग दिखाते हैं कि MR2 रिट्रीव और सोशल मीडिया पोस्ट पर तर्क करने के लिए डिज़ाइन किए गए अफवाह पहचान सिस्टम के विकास के लिए एक चुनौतीपूर्ण परीक्षण भूमि प्रदान करेगा। स्रोत कोड और डेटा उपलब्ध हैं: https://github.com/THU-BPM/MR2।