論文の概要: Multilingual Previously Fact-Checked Claim Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07991v1
• Date: Sat, 13 May 2023 20:00:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 18:20:45.240624
• Title: Multilingual Previously Fact-Checked Claim Retrieval
• Title（参考訳）: 多言語前ファクトチェッククレーム検索
• Authors: Mat\'u\v{s} Pikuliak and Ivan Srba and Robert Moro and Timo Hromadka and Timotej Smolen and Martin Melisek and Ivan Vykopal and Jakub Simko and Juraj Podrouzek and Maria Bielikova
• Abstract要約: 本稿では,ファクトチェックされたクレーム検索のための多言語データセットであるMultiClaimを提案する。 ソーシャルメディアから27言語28k、プロのファクトチェッカーが書いた39言語206kのファクトチェックを収集しました。 我々は、このデータセットとその様々な次元において、異なる教師なしの手法がいかに相応しいかを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6094711396431726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fact-checkers are often hampered by the sheer amount of online content that needs to be fact-checked. NLP can help them by retrieving already existing fact-checks relevant to the content being investigated. This paper introduces a new multilingual dataset -- MultiClaim -- for previously fact-checked claim retrieval. We collected 28k posts in 27 languages from social media, 206k fact-checks in 39 languages written by professional fact-checkers, as well as 31k connections between these two groups. This is the most extensive and the most linguistically diverse dataset of this kind to date. We evaluated how different unsupervised methods fare on this dataset and its various dimensions. We show that evaluating such a diverse dataset has its complexities and proper care needs to be taken before interpreting the results. We also evaluated a supervised fine-tuning approach, improving upon the unsupervised method significantly.
• Abstract（参考訳）: ファクトチェックは、事実チェックが必要な大量のオンラインコンテンツによって、しばしば妨げられる。 NLPは、調査中のコンテンツに関連する既存の事実チェックを取得することで、それらを支援することができる。 本稿では,以前に事実確認されたクレーム検索のための多言語データセットであるMultiClaimを紹介する。 ソーシャルメディアから27の言語で28kの投稿、プロのファクトチェック担当者が書いた39の言語で206kのファクトチェック、そしてこれら2つのグループ間の31kの接続を集めました。 これは、これまででもっとも広範囲で言語的に多様なデータセットである。 教師なしの手法がデータセットとその様々な次元にどう影響するかを評価した。 このような多種多様なデータセットの評価には複雑さがあり,結果の解釈に先立って適切な対応が必要となる。 また,教師なしの微調整手法も評価し,教師なし手法を大幅に改善した。

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