論文の概要: X-FACT: A New Benchmark Dataset for Multilingual Fact Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09248v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 05:09:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:56:22.495974
• Title: X-FACT: A New Benchmark Dataset for Multilingual Fact Checking
• Title（参考訳）: X-FACT: マルチリンガルファクトチェックのためのベンチマークデータセット
• Authors: Ashim Gupta and Vivek Srikumar
• Abstract要約: 本稿では,X-FACTについて紹介する。X-FACTは,自然に存在する実世界のクレームの事実検証のための,多言語データセットとして最大である。 データセットには25の言語で短いステートメントが含まれており、専門家のファクトチェッカーによって正確性を示すラベルが付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.2633064526968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce X-FACT: the largest publicly available multilingual dataset for factual verification of naturally existing real-world claims. The dataset contains short statements in 25 languages and is labeled for veracity by expert fact-checkers. The dataset includes a multilingual evaluation benchmark that measures both out-of-domain generalization, and zero-shot capabilities of the multilingual models. Using state-of-the-art multilingual transformer-based models, we develop several automated fact-checking models that, along with textual claims, make use of additional metadata and evidence from news stories retrieved using a search engine. Empirically, our best model attains an F-score of around 40%, suggesting that our dataset is a challenging benchmark for evaluation of multilingual fact-checking models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然に存在する実世界のクレームを実際に検証するための,公開可能な最大多言語データセットであるx-factを紹介する。 データセットは25の言語で短いステートメントを含んでおり、専門家のファクトチェッカーによってveracityとラベル付けされている。 データセットには、ドメイン外の一般化と、多言語モデルのゼロショット能力の両方を測定する多言語評価ベンチマークが含まれている。 最先端の多言語トランスフォーマーモデルを用いて,テキストクレームに加えて,検索エンジンを用いて検索したニュース記事のメタデータやエビデンスを利用したファクトチェックモデルを開発した。 経験的に、最良のモデルは、約40%のf-scoreを達成し、我々のデータセットは、多言語ファクトチェックモデルの評価に挑戦的なベンチマークであることを示唆している。

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