Twitter-COMMs

检测断章取义的媒体，例如 Twitter 上的“字幕错误”图像，是一个相关问题，尤其是在具有高度公共意义的领域。 Twitter-COMMs 是一个大规模的多模式数据集，包含 884k 条与气候变化、COVID-19 和军用车辆主题相关的推文。该数据集可用于开发检测社交媒体平台上与这三个主题相关的错误信息的方法。

Detecting miscontextualized media—such as images with "caption errors" on Twitter—represents a salient issue, particularly in domains of high public significance. Twitter-COMMs is a large-scale multimodal dataset containing 884,000 tweets associated with three core topics: climate change, COVID-19, and military vehicles. This dataset can be leveraged to develop methods for detecting misinformation related to these three topics on social media platforms.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Twitter-COMMs是一个大规模多模态数据集，包含884k条关于气候变化、COVID-19和军用车辆的推文，旨在支持社交媒体平台上的错误信息检测方法开发。该数据集由加州大学于2021年发布，专注于解决断章取义媒体等问题。