Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating predictive uncertainty for rumour verification models

論文の概要: Estimating predictive uncertainty for rumour verification models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07174v1
Date: Thu, 14 May 2020 17:42:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-03 04:21:09.386695
Title: Estimating predictive uncertainty for rumour verification models
Title（参考訳）: 噂検証モデルの予測不確実性の推定
Authors: Elena Kochkina and Maria Liakata
Abstract要約: 我々は,不確実性推定を用いてモデル予測が誤っている可能性が示唆された。本稿では,不確実性に基づくインスタンス拒絶の2つの方法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.470032028639107
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The inability to correctly resolve rumours circulating online can have harmful real-world consequences. We present a method for incorporating model and data uncertainty estimates into natural language processing models for automatic rumour verification. We show that these estimates can be used to filter out model predictions likely to be erroneous, so that these difficult instances can be prioritised by a human fact-checker. We propose two methods for uncertainty-based instance rejection, supervised and unsupervised. We also show how uncertainty estimates can be used to interpret model performance as a rumour unfolds.
Abstract（参考訳）: オンラインで流される噂を正しく解決できないことは、現実世界に有害な結果をもたらす可能性がある。本稿では,自然言語処理モデルにモデルとデータ不確実性推定を組み込む手法を提案する。これらの推定値を用いて、誤ったモデル予測をフィルタリングし、人間のファクトチェッカーによってこれらの困難な事例を優先順位付けできることを示す。不確実性に基づくインスタンス拒否のための2つの手法を提案する。また、モデルの性能を噂の展開として解釈するために不確実性推定がどのように用いられるかを示す。

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