Verifying Cross-modal Entity Consistency in News using Vision-language Models

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内容提要

本研究提出了一种基于视觉语言模型的框架(LVLM4CEC),用于验证新闻中人物、地点和事件等实体的一致性,以对抗虚假信息传播。研究表明,该方法在实体识别上具有更高准确性,尤其在事件和地点验证方面优于传统方法,展示了视觉语言模型在跨模态实体验证中的潜力。

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