論文の概要: Query Rewriting for Effective Misinformation Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07467v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 20:48:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 10:58:08.584859
• Title: Query Rewriting for Effective Misinformation Discovery
• Title（参考訳）: 効果的な誤情報発見のためのクエリ書き換え
• Authors: Ashkan Kazemi, Artem Abzaliev, Naihao Deng, Rui Hou, Scott A. Hale, Ver\'onica P\'erez-Rosas, Rada Mihalcea
• Abstract要約: 本稿では,ファクトチェッカーが既知の誤情報のクレームに対して検索クエリを定式化するための新しいシステムを提案する。 クレームを含むクエリの編集動作は,オフラインの強化学習によって自動的に学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.01132040005114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel system to help fact-checkers formulate search queries for known misinformation claims and effectively search across multiple social media platforms. We introduce an adaptable rewriting strategy, where editing actions for queries containing claims (e.g., swap a word with its synonym; change verb tense into present simple) are automatically learned through offline reinforcement learning. Our model uses a decision transformer to learn a sequence of editing actions that maximizes query retrieval metrics such as mean average precision. We conduct a series of experiments showing that our query rewriting system achieves a relative increase in the effectiveness of the queries of up to 42%, while producing editing action sequences that are human interpretable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ファクトチェッカーが既知の誤情報クレームの検索クエリを定式化し,複数のソーシャルメディアプラットフォームを効果的に検索するシステムを提案する。 クレームを含むクエリの編集動作(例えば、単語を同義語に置き換え、動詞の時制を現在の単純に変更)をオフラインの強化学習によって自動的に学習する、適応可能な書き換え戦略を導入する。 我々のモデルは,平均的精度などのクエリ検索指標を最大化する編集動作の列を決定変換器を用いて学習する。 我々は,クエリ書き換えシステムが,人間の解釈可能な編集動作シーケンスを生成しながら,クエリの有効性を最大42%向上させることを示す一連の実験を行った。

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