論文の概要: NewsQuote: A Dataset Built on Quote Extraction and Attribution for
Expert Recommendation in Fact-Checking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04825v1
- Date: Fri, 5 May 2023 11:10:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 13:41:36.154122
- Title: NewsQuote: A Dataset Built on Quote Extraction and Attribution for
Expert Recommendation in Fact-Checking
- Title（参考訳）: NewsQuote: Fact-Checkingのエキスパートレコメンデーションのための詳細抽出と属性に基づくデータセット
- Authors: Wenjia Zhang and Lin Gui and Rob Procter and Yulan He
- Abstract要約: 我々は24,031個の引用話者ペアからなる新しいNewsQuoteデータセットの構築について述べる。
まず、関連する引用を検索し、専門家の推薦を文書検索タスクとして定式化する。
NewsQuoteの実験結果は、文書検索が特定のニューストピックに関連する専門家を特定するのにより効果的であることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.422159022686294
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To enhance the ability to find credible evidence in news articles, we propose
a novel task of expert recommendation, which aims to identify trustworthy
experts on a specific news topic. To achieve the aim, we describe the
construction of a novel NewsQuote dataset consisting of 24,031 quote-speaker
pairs that appeared on a COVID-19 news corpus. We demonstrate an automatic
pipeline for speaker and quote extraction via a BERT-based Question Answering
model. Then, we formulate expert recommendations as document retrieval task by
retrieving relevant quotes first as an intermediate step for expert
identification, and expert retrieval by directly retrieving sources based on
the probability of a query conditional on a candidate expert. Experimental
results on NewsQuote show that document retrieval is more effective in
identifying relevant experts for a given news topic compared to expert
retrieval
- Abstract（参考訳）: ニュース記事に信頼できる証拠を見つける能力を高めるため,特定のニューストピックについて信頼できる専門家を特定することを目的とした,専門家推薦の新たなタスクを提案する。
この目的を達成するために、COVID-19ニュースコーパスに現れた24,031個の引用話者ペアからなる新しいNewsQuoteデータセットの構築について述べる。
BERTに基づく質問応答モデルを用いて話者と引用抽出のための自動パイプラインを示す。
次に,専門家識別のための中間ステップとして,関連する引用を検索し,候補者に対するクエリ条件の確率に基づいて情報源を直接検索することで,専門家推薦を文書検索タスクとして定式化する。
newsquote における実験結果から,特定のニューストピックに対する文書検索は,専門家の検索と比較して,関連する専門家の識別に有効であることが示された。
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