論文の概要: CheckThat! at CLEF 2020: Enabling the Automatic Identification and
Verification of Claims in Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08546v1
- Date: Tue, 21 Jan 2020 06:47:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 23:17:53.609182
- Title: CheckThat! at CLEF 2020: Enabling the Automatic Identification and
Verification of Claims in Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるクレームの自動識別と検証を可能にするclef 2020
- Authors: Alberto Barron-Cedeno, Tamer Elsayed, Preslav Nakov, Giovanni Da San
Martino, Maram Hasanain, Reem Suwaileh, and Fatima Haouari
- Abstract要約: CheckThat!は4つの補完的なタスクと、以前のラボエディションからの関連するタスクを提案する。
評価は、ランキングタスクの平均平均精度またはランクkの精度、分類タスクのF1を用いて行われる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.070608555714752
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We describe the third edition of the CheckThat! Lab, which is part of the
2020 Cross-Language Evaluation Forum (CLEF). CheckThat! proposes four
complementary tasks and a related task from previous lab editions, offered in
English, Arabic, and Spanish. Task 1 asks to predict which tweets in a Twitter
stream are worth fact-checking. Task 2 asks to determine whether a claim posted
in a tweet can be verified using a set of previously fact-checked claims. Task
3 asks to retrieve text snippets from a given set of Web pages that would be
useful for verifying a target tweet's claim. Task 4 asks to predict the
veracity of a target tweet's claim using a set of Web pages and potentially
useful snippets in them. Finally, the lab offers a fifth task that asks to
predict the check-worthiness of the claims made in English political debates
and speeches. CheckThat! features a full evaluation framework. The evaluation
is carried out using mean average precision or precision at rank k for ranking
tasks, and F1 for classification tasks.
- Abstract（参考訳）: CheckThatの第3版について説明する。
2020年、CLEF(Cross-Language Evaluation Forum)に参加。
checkthat!は、英語、アラビア語、スペイン語で提供される以前のラボ版から4つの補完的なタスクと関連するタスクを提案する。
タスク1は、twitterストリーム内のどのツイートがファクトチェックに値するかを予測する。
タスク2は、ツイートに投稿されたクレームが事実チェックされたクレームのセットを使って検証できるかどうかを判断する。
タスク3は、ターゲットのツイートのクレームを検証するのに役立つWebページのセットからテキストスニペットを取得するように要求する。
タスク4は、一連のWebページと潜在的に有用なスニペットを使用して、ターゲットのツイートのクレームの正確性を予測する。
最後に、ラボは5番目のタスクを提供し、イングランドの政治討論や演説で行われた主張の正当性を予測する。
完全な評価フレームワークを備えている。
評価は、ランキングタスクの平均平均精度またはランクkの精度、分類タスクのF1を用いて行われる。
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