論文の概要: Scientific Fact-Checking: A Survey of Resources and Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16859v1
• Date: Fri, 26 May 2023 12:12:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 15:13:33.912840
• Title: Scientific Fact-Checking: A Survey of Resources and Approaches
• Title（参考訳）: 科学的ファクトチェック:資源とアプローチに関する調査
• Authors: Juraj Vladika, Florian Matthes
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.799536002595393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of fact-checking deals with assessing the veracity of factual claims based on credible evidence and background knowledge. In particular, scientific fact-checking is the variation of the task concerned with verifying claims rooted in scientific knowledge. This task has received significant attention due to the growing importance of scientific and health discussions on online platforms. Automated scientific fact-checking methods based on NLP can help combat the spread of misinformation, assist researchers in knowledge discovery, and help individuals understand new scientific breakthroughs. In this paper, we present a comprehensive survey of existing research in this emerging field and its related tasks. We provide a task description, discuss the construction process of existing datasets, and analyze proposed models and approaches. Based on our findings, we identify intriguing challenges and outline potential future directions to advance the field.
• Abstract（参考訳）: 事実チェックのタスクは、信頼できる証拠と背景知識に基づいて事実クレームの妥当性を評価することである。 特に、科学的事実チェックは、科学的知識に根ざした主張を検証するタスクのバリエーションである。 このタスクは、オンラインプラットフォームにおける科学と健康に関する議論の重要性が増していることから、大きな注目を集めている。 nlpに基づく自動科学的事実チェック手法は、誤情報の拡散に対処し、研究者の知識発見を支援し、新たな科学的ブレークスルーを理解するのに役立つ。 本稿では,この新興分野における既存研究の包括的調査とその関連課題について述べる。 我々はタスク記述を提供し,既存のデータセットの構築プロセスについて議論し,提案するモデルとアプローチを分析する。 以上より,興味をそそる課題を特定し,今後の方向性を概説する。

関連論文リスト

• Health Misinformation in Social Networks: A Survey of IT Approaches [2.1440886607229563]
  調査は、関連する研究の体系的なレビューを提供することを目的としている。 まず、ファクトチェックのための手動および自動アプローチを提案する。 次に、偽ニュースの検出方法、コンテンツ、伝搬機能、ソース機能、および誤情報拡散対策の緩和手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T12:00:51Z)
• A Comprehensive Survey of Scientific Large Language Models and Their Applications in Scientific Discovery [68.48094108571432]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストやその他のデータ処理方法に革命をもたらした。 我々は,科学LLM間のクロスフィールドおよびクロスモーダル接続を明らかにすることで,研究ランドスケープのより総合的なビューを提供することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T08:03:24Z)
• A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and Why? [84.46288849132634]
  本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。 我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。 我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T11:08:00Z)
• How Data Scientists Review the Scholarly Literature [4.406926847270567]
  データサイエンティストの文献レビューの実践について検討する。 データサイエンスは、論文の指数的な増加を示す分野である。 これらの科学者が直面する具体的な実践や課題について、事前の研究は行われていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T03:53:05Z)
• The State of Human-centered NLP Technology for Fact-checking [7.866556977836075]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:13:13Z)
• Modeling Information Change in Science Communication with Semantically Matched Paraphrases [50.67030449927206]
  SPICEDは、情報変化の度合いに注釈を付けた科学的な発見の最初のパラフレーズデータセットである。 SPICEDには、ニュース記事、ソーシャルメディアの議論、オリジナル論文の全文から抽出された6000の科学的発見ペアが含まれている。 SPICEDで訓練されたモデルは、実世界の科学的主張の事実チェックのための証拠検索において下流のパフォーマンスを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T07:44:38Z)
• KnowledgeShovel: An AI-in-the-Loop Document Annotation System for Scientific Knowledge Base Construction [46.56643271476249]
  KnowledgeShovelは、研究者が科学的知識基盤を構築するための、Al-in-the-Loop文書アノテーションシステムである。 KnowledgeShovelの設計では、多段階のマルチモーダルAIコラボレーションパイプラインを導入し、データの正確性を向上し、人的負担を軽減する。 7つの地学研究者によるフォローアップユーザ評価では、知識ショベルは、十分な精度で科学的知識ベースを効率的に構築できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T11:38:18Z)
• Research on Domain Information Mining and Theme Evolution of Scientific Papers [5.747583451398117]
  学際的な研究成果は次第に新たなフロンティア研究の方向性になりつつある。 研究者を支援するために、膨大な数の科学論文を効果的に活用する方法は、課題になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T14:36:17Z)
• Generating Scientific Claims for Zero-Shot Scientific Fact Checking [54.62086027306609]
  科学言語の複雑さと大量のトレーニングデータが不足しているため、自動科学的事実チェックは困難である。 科学的な文から1つ以上の原子的かつ検証可能なクレームを生成するための科学的クレーム生成を提案する。 また, バイオメディカルクレームのゼロショット事実チェックにも有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T11:29:20Z)
• CitationIE: Leveraging the Citation Graph for Scientific Information Extraction [89.33938657493765]
  引用論文と引用論文の参照リンクの引用グラフを使用する。 最先端技術に対するエンド・ツー・エンドの情報抽出の大幅な改善を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T03:00:12Z)

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。