論文の概要: Cross-lingual Transfer Learning for Check-worthy Claim Identification over Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05087v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 18:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 16:10:15.143309
• Title: Cross-lingual Transfer Learning for Check-worthy Claim Identification over Twitter
• Title（参考訳）: twitter上でのチェック可能なクレーム識別のための言語間転送学習
• Authors: Maram Hasanain and Tamer Elsayed
• Abstract要約: ソーシャルメディアに拡散する誤報は、疑わしいインフォデミックになっている。 本稿では,多言語BERT(mBERT)モデルを用いて,5つの多言語対をまたいだ言語間チェックハーネス推定のための6つの手法を体系的に検討する。 以上の結果から,いくつかの言語対では,ゼロショットの言語間移動が可能であり,対象言語で訓練された単言語モデルに匹敵する性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.601937548486356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Misinformation spread over social media has become an undeniable infodemic. However, not all spreading claims are made equal. If propagated, some claims can be destructive, not only on the individual level, but to organizations and even countries. Detecting claims that should be prioritized for fact-checking is considered the first step to fight against spread of fake news. With training data limited to a handful of languages, developing supervised models to tackle the problem over lower-resource languages is currently infeasible. Therefore, our work aims to investigate whether we can use existing datasets to train models for predicting worthiness of verification of claims in tweets in other languages. We present a systematic comparative study of six approaches for cross-lingual check-worthiness estimation across pairs of five diverse languages with the help of Multilingual BERT (mBERT) model. We run our experiments using a state-of-the-art multilingual Twitter dataset. Our results show that for some language pairs, zero-shot cross-lingual transfer is possible and can perform as good as monolingual models that are trained on the target language. We also show that in some languages, this approach outperforms (or at least is comparable to) state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアに拡散する誤報は、疑わしいインフォデミックになっている。 しかし、全ての主張が等しくされるわけではない。 伝播すれば、一部の主張は個人レベルだけでなく、組織や国にも破壊的になる可能性がある。 ファクトチェックに優先すべきクレームの検出は、偽ニュースの拡散と戦うための第一歩と考えられている。 トレーニングデータは少数の言語に限定されているため、低リソース言語に対処する教師付きモデルの開発は現在不可能である。 そこで本研究の目的は,既存のデータセットを用いて,他の言語でのツイートにおけるクレームの検証の価値を予測するモデルをトレーニングできるかどうかを検討することである。 我々は,多言語BERT(mBERT)モデルを用いて,5つの多言語対をまたいだ言語間チェックハーネス推定手法の体系的比較を行った。 我々は,最先端の多言語twitterデータセットを用いて実験を行う。 以上の結果から,いくつかの言語対では,ゼロショットの言語間移動が可能であり,対象言語で訓練された単言語モデルに匹敵する性能が得られた。 いくつかの言語では、このアプローチが最先端のモデルよりも優れている(少なくとも同等)ことも示しています。

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