論文の概要: The State of Human-centered NLP Technology for Fact-checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03056v1
• Date: Sun, 8 Jan 2023 15:13:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 15:46:30.357396
• Title: The State of Human-centered NLP Technology for Fact-checking
• Title（参考訳）: ファクトチェックのための人間中心NLP技術の現状
• Authors: Anubrata Das, Houjiang Liu, Venelin Kovatchev, Matthew Lease
• Abstract要約: 誤報は科学への不信を助長し、公衆衛生の物語を変え、民主的な選挙や金融市場を破壊することで近代社会を脅かす。 よりスケーラブルなファクトチェックのために、NLP(Natural Language Processing)技術が提案されている。 このような研究の著しい成長にもかかわらず、ファクトチェックのためのNLP技術の実践的採用はいまだに初期段階にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.866556977836075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Misinformation threatens modern society by promoting distrust in science, changing narratives in public health, heightening social polarization, and disrupting democratic elections and financial markets, among a myriad of other societal harms. To address this, a growing cadre of professional fact-checkers and journalists provide high-quality investigations into purported facts. However, these largely manual efforts have struggled to match the enormous scale of the problem. In response, a growing body of Natural Language Processing (NLP) technologies have been proposed for more scalable fact-checking. Despite tremendous growth in such research, however, practical adoption of NLP technologies for fact-checking still remains in its infancy today. In this work, we review the capabilities and limitations of the current NLP technologies for fact-checking. Our particular focus is to further chart the design space for how these technologies can be harnessed and refined in order to better meet the needs of human fact-checkers. To do so, we review key aspects of NLP-based fact-checking: task formulation, dataset construction, modeling, and human-centered strategies, such as explainable models and human-in-the-loop approaches. Next, we review the efficacy of applying NLP-based fact-checking tools to assist human fact-checkers. We recommend that future research include collaboration with fact-checker stakeholders early on in NLP research, as well as incorporation of human-centered design practices in model development, in order to further guide technology development for human use and practical adoption. Finally, we advocate for more research on benchmark development supporting extrinsic evaluation of human-centered fact-checking technologies.
• Abstract（参考訳）: 誤報は科学に対する不信感を促進し、公衆衛生の物語を変え、社会の分極を高め、民主党の選挙や金融市場を混乱させることで現代社会を脅かす。 これを解決するために、プロのファクトチェッカーやジャーナリストが、報告された事実に関する高品質な調査を行っている。 しかし、これらの手作業の大部分は、問題の巨大な規模に合わせるのに苦労している。 これに対し、よりスケーラブルなファクトチェックのために、NLP(Natural Language Processing)技術が提案されている。 しかし、こうした研究の著しい成長にもかかわらず、事実確認のためのnlp技術の実用化はいまだに始まったばかりである。 本稿では,ファクトチェックにおける現在のNLP技術の能力と限界について概観する。 我々が特に注力しているのは、人間のファクトチェックのニーズをよりよく満たすために、これらのテクノロジーをどのように活用し、洗練できるかをデザインスペースを更に図示することです。 そこで我々は,NLPに基づくファクトチェックにおける重要な側面として,タスクの定式化,データセットの構築,モデリング,説明可能なモデルやヒューマン・イン・ザ・ループアプローチなどの人間中心戦略について検討する。 次に,人間のファクトチェックを支援するためのNLPベースのファクトチェックツールの有効性について検討する。 我々は,NLP研究の初期におけるファクトチェッカーステークホルダーとのコラボレーションや,人為的利用と実践的採用のための技術開発をさらに指導するために,モデル開発に人間中心のデザインプラクティスを取り入れることを推奨する。 最後に,人間中心の事実検査技術の外部評価を支援するベンチマーク開発に関するさらなる研究を提唱する。

関連論文リスト

• Affective Computing Has Changed: The Foundation Model Disruption [47.88090382507161]
  我々は、Affective Computingの分野におけるファンデーションモデルの力に対する意識を高めることを目的としている。 我々は視覚、言語学、音声(音響)に焦点をあてて、マルチモーダルな感情データを合成して分析する。 本研究領域における基礎モデルの利用に関する倫理的問題や規制的側面などの基本的問題について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T15:20:18Z)
• The Impact and Opportunities of Generative AI in Fact-Checking [12.845170214324662]
  生成AIは、OpenAIのフラッグシップGPTモデルを使用したフォーチュン500企業の90%以上が、ホワイトカラーの専門職を変革する可能性がある。 しかし、そのような技術は、事実情報の検証と報告を行う組織にどのように影響しますか? 我々は6大陸29のファクトチェック組織で働くN=38人を対象に30回のインタビューを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T23:58:01Z)
• What Can Natural Language Processing Do for Peer Review? [173.8912784451817]
  現代の科学ではピアレビューが広く使われているが、それは難しく、時間がかかり、エラーを起こしやすい。 ピアレビューに関わるアーティファクトは大部分がテキストベースであるため、自然言語処理はレビューを改善する大きな可能性を秘めている。 筆者らは、原稿提出からカメラ対応リビジョンまでの各工程について詳述し、NLP支援の課題と機会について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T16:06:43Z)
• A Disruptive Research Playbook for Studying Disruptive Innovations [11.619658523864686]
  本稿では、説得力があり社会的に関係のある研究課題を定式化するためのガイドを提供するための研究プレイブックを提案する。 私たちは、AIとAR/VRの2つの破壊的なテクノロジの影響を疑問視するために使用することができることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T19:13:36Z)
• Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
  このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。 我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。 重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T02:45:01Z)
• Human-centered NLP Fact-checking: Co-Designing with Fact-checkers using Matchmaking for AI [46.40919004160953]
  我々は、ファクトチェッカー、デザイナ、NLP研究者との共同設計手法であるMatchmaking for AIを調査し、技術によってファクトチェッカーが対処すべきことを特定する。 22人のプロのファクトチェッカーによる共同設計セッションでは、"北の星"を提供する11のアイデアセットが得られました。 私たちの研究は、人間中心の事実チェック研究と実践とAIの共同設計研究の両方に、新たな洞察を与えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:31:32Z)
• Scientific Fact-Checking: A Survey of Resources and Approaches [0.799536002595393]
  科学的事実チェック(英: scientific fact-checking)とは、科学的知識に根ざした主張の検証に関するタスクのバリエーションである。 この課題は、オンラインプラットフォーム上での科学的・健康的な議論の重要性が高まり、大きな注目を集めている。 本稿では,この新興分野における既存研究の総合的な調査とその関連課題について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T12:12:15Z)
• Systematic Inequalities in Language Technology Performance across the World's Languages [94.65681336393425]
  本稿では,言語技術のグローバルな有用性を評価するためのフレームワークを紹介する。 本分析では, ユーザ対応技術と言語的NLPタスクの両面において, より深く研究されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T14:03:07Z)
• Ensuring the Inclusive Use of Natural Language Processing in the Global Response to COVID-19 [58.720142291102135]
  低リソース言語を網羅することで、現在のNLPアプローチと将来のNLPアプローチをより包括的に行う方法について議論する。 我々は,NLPの正の社会的影響を最大化することに関心のある研究者のために,いくつかの今後の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T12:54:26Z)
• How Good Is NLP? A Sober Look at NLP Tasks through the Lens of Social Impact [31.435252562175194]
  NLPタスクの直接的および間接的実世界の影響を評価するためのフレームワークを提案する。 我々は、NLP研究の優先要因を特定するために、グローバル優先研究の方法論を採用する。 最後に、我々の理論的枠組みを用いて、今後のNLP研究のための実践的ガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T09:17:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。