Multimodal Claim Extraction for Fact-Checking

Diese Arbeit stellt den ersten Benchmark für die multimodale Anspruchsextraktion aus Social-Media-Beiträgen vor, der für die automatisierte Faktenprüfung unerlässlich ist. Sie bewertet hochmoderne MLLMs und schlägt MICE vor, ein absichtsbewusstes Framework, um Herausforderungen bei der Modellierung rhetorischer Absicht und kontextueller Hinweise zu bewältigen.