論文の概要: Scalable Fact-checking with Human-in-the-Loop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10992v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 19:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 15:06:32.820769
• Title: Scalable Fact-checking with Human-in-the-Loop
• Title（参考訳）: Human-in-the-Loopによるスケーラブルなファクトチェック
• Authors: Jing Yang, Didier Vega-Oliveros, Tais Seibt and Anderson Rocha
• Abstract要約: ファクトチェックを加速するために、同様のメッセージをグループ化し、それらを集約されたクレームにまとめることで、このギャップを埋める。 その結果,大規模かつ冗長なメッセージから代表的クレームを整理し,選択することで,ファクトチェックプロセスを高速化する可能性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.1138216746642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Researchers have been investigating automated solutions for fact-checking in a variety of fronts. However, current approaches often overlook the fact that the amount of information released every day is escalating, and a large amount of them overlap. Intending to accelerate fact-checking, we bridge this gap by grouping similar messages and summarizing them into aggregated claims. Specifically, we first clean a set of social media posts (e.g., tweets) and build a graph of all posts based on their semantics; Then, we perform two clustering methods to group the messages for further claim summarization. We evaluate the summaries both quantitatively with ROUGE scores and qualitatively with human evaluation. We also generate a graph of summaries to verify that there is no significant overlap among them. The results reduced 28,818 original messages to 700 summary claims, showing the potential to speed up the fact-checking process by organizing and selecting representative claims from massive disorganized and redundant messages.
• Abstract（参考訳）: 研究者はさまざまな分野でファクトチェックの自動化ソリューションを調査している。 しかし、現在のアプローチでは、毎日放出される情報量が増大し、それらが重なり合うという事実をしばしば見落としている。 ファクトチェックを加速するために、同様のメッセージをグループ化し、それらを集約されたクレームにまとめることで、このギャップを埋める。 具体的には、まずソーシャルメディア投稿の集合(例えば、つぶやき)をきれいにし、セマンティクスに基づいて全投稿のグラフを構築する。 ROUGEスコアと人間の評価を定量的に,質的に評価した。 また、それらの間に大きな重複がないことを確認するための要約グラフも作成します。 その結果、オリジナルのメッセージ28,818件を700件まで減らし、大規模な非組織的メッセージと冗長なメッセージから代表的クレームを編成し、選択することで事実確認プロセスを高速化する可能性を示した。

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