論文の概要: Natural Language Inference with Self-Attention for Veracity Assessment
of Pandemic Claims
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02596v1
- Date: Thu, 5 May 2022 12:11:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-06 13:38:42.886320
- Title: Natural Language Inference with Self-Attention for Veracity Assessment
of Pandemic Claims
- Title（参考訳）: 自己注意型自然言語推論によるパンデミッククレームの精度評価
- Authors: M. Arana-Catania, Elena Kochkina, Arkaitz Zubiaga, Maria Liakata, Rob
Procter, Yulan He
- Abstract要約: まず、COVID-19に関する異質なクレームからなる新しいPANACEAデータセットの構築について述べる。
そこで我々は,自然言語推論に基づく自動妥当性評価のための新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.93898455714295
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a comprehensive work on automated veracity assessment from dataset
creation to developing novel methods based on Natural Language Inference (NLI),
focusing on misinformation related to the COVID-19 pandemic. We first describe
the construction of the novel PANACEA dataset consisting of heterogeneous
claims on COVID-19 and their respective information sources. The dataset
construction includes work on retrieval techniques and similarity measurements
to ensure a unique set of claims. We then propose novel techniques for
automated veracity assessment based on Natural Language Inference including
graph convolutional networks and attention based approaches. We have carried
out experiments on evidence retrieval and veracity assessment on the dataset
using the proposed techniques and found them competitive with SOTA methods, and
provided a detailed discussion.
- Abstract（参考訳）: 我々は、データセット作成からNLI(Natural Language Inference)に基づく新しい手法開発までの自動妥当性評価に関する総合的な研究を行い、新型コロナウイルスのパンデミックに関連する誤報に焦点を当てた。
まず、COVID-19とその情報ソースに関する異質なクレームからなる新しいPANACEAデータセットの構築について述べる。
データセットの構築には、ユニークなクレームセットを保証するために、検索テクニックと類似度測定に関する作業が含まれている。
そこで我々は,グラフ畳み込みネットワークや注目に基づくアプローチを含む自然言語推論に基づく自動妥当性評価手法を提案する。
我々は,提案手法を用いて,データセットの証拠検索と妥当性評価実験を行い,SOTA法と競合することを示すとともに,詳細な議論を行った。
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