論文の概要: Time-Aware Datasets are Adaptive Knowledgebases for the New Normal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12508v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 05:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 14:29:43.904648
• Title: Time-Aware Datasets are Adaptive Knowledgebases for the New Normal
• Title（参考訳）: タイムアウェアデータセットは、新しい正規化のための適応的知識ベースである
• Authors: Abhijit Suprem, Sanjyot Vaidya, Joao Eduardo Ferreira, Calton Pu
• Abstract要約: 時間クリティカルな現象を捉えるために,時間認識型誤情報データセットを提案する。 誤情報を進化させる証拠を提示し、単純な時間認識を組み込むことで精度が著しく向上することを示す。 第二に、25ヶ月にわたる大規模なCOVID-19誤報であるCOVID-TADを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4181367387692947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in text classification and knowledge capture in language models have relied on availability of large-scale text datasets. However, language models are trained on static snapshots of knowledge and are limited when that knowledge evolves. This is especially critical for misinformation detection, where new types of misinformation continuously appear, replacing old campaigns. We propose time-aware misinformation datasets to capture time-critical phenomena. In this paper, we first present evidence of evolving misinformation and show that incorporating even simple time-awareness significantly improves classifier accuracy. Second, we present COVID-TAD, a large-scale COVID-19 misinformation da-taset spanning 25 months. It is the first large-scale misinformation dataset that contains multiple snapshots of a datastream and is orders of magnitude bigger than related misinformation datasets. We describe the collection and labeling pro-cess, as well as preliminary experiments.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルのテキスト分類と知識獲得の最近の進歩は、大規模テキストデータセットの可用性に依存している。 しかし、言語モデルは知識の静的なスナップショットに基づいて訓練され、知識が進化すると制限される。 これは、古いキャンペーンを置き換え、新しいタイプの誤情報が継続的に現れる誤情報検出において特に重要である。 時間クリティカルな現象を捉えるために,時間認識型誤情報データセットを提案する。 本稿では,まず誤情報を進化させる証拠を提示し,単純な時間認識を組み込むことで分類器の精度が著しく向上することを示す。 第二に、25ヶ月にわたる大規模なCOVID-19誤報であるCOVID-TADを提示する。 これは、データストリームの複数のスナップショットを含む最初の大規模誤情報データセットであり、関連する誤情報データセットよりも桁違いに大きい。 本稿では,cessの収集とラベル付け,予備実験について述べる。

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