論文の概要: Time-Aware Evidence Ranking for Fact-Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06402v4
• Date: Thu, 9 Sep 2021 11:41:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 02:34:35.090314
• Title: Time-Aware Evidence Ranking for Fact-Checking
• Title（参考訳）: Fact-Checkingのための時間認識エビデンスランキング
• Authors: Liesbeth Allein, Isabelle Augenstein and Marie-Francine Moens
• Abstract要約: 本稿では,Webページのタイムスタンプが,特定のクレームに対してどのようにランク付けされるべきか,という仮説を考察する。 本研究は,検索結果リストにおける意味的類似性や位置に基づく関連性仮定を総合的に上回るだけでなく,特に時間に敏感なクレームの正確性予測を改善することを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.247512670779045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Truth can vary over time. Fact-checking decisions on claim veracity should therefore take into account temporal information of both the claim and supporting or refuting evidence. In this work, we investigate the hypothesis that the timestamp of a Web page is crucial to how it should be ranked for a given claim. We delineate four temporal ranking methods that constrain evidence ranking differently and simulate hypothesis-specific evidence rankings given the evidence timestamps as gold standard. Evidence ranking in three fact-checking models is ultimately optimized using a learning-to-rank loss function. Our study reveals that time-aware evidence ranking not only surpasses relevance assumptions based purely on semantic similarity or position in a search results list, but also improves veracity predictions of time-sensitive claims in particular.
• Abstract（参考訳）: 真実は時間とともに変わる。 したがって、クレーム検証に関する事実確認決定は、クレームの時間的情報と証拠の支持または反論の両方を考慮に入れなければならない。 本研究では,webページのタイムスタンプが,与えられたクレームのランク付けに重要であるという仮説について検討する。 本報告では,証拠のランク付けを異なる方法で制限する4つの時間的ランク付け手法について述べる。 3つのファクトチェックモデルにおけるエビデンスランキングは、最終的に学習からランクへの損失関数を用いて最適化される。 本研究は,検索結果リストのセマンティックな類似性や位置に基づく関連性仮定を超えるだけでなく,特に時間に敏感なクレームの正確性予測を改善することを明らかにする。

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