論文の概要: Breaking Language Barriers with MMTweets: Advancing Cross-Lingual Debunked Narrative Retrieval for Fact-Checking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05680v2
- Date: Tue, 20 Aug 2024 10:24:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 21:01:16.545792
- Title: Breaking Language Barriers with MMTweets: Advancing Cross-Lingual Debunked Narrative Retrieval for Fact-Checking
- Title（参考訳）: MMつぶやきで言語バリアを壊す - Fact-Checkingのための言語間対話型ナラティブ検索の改善
- Authors: Iknoor Singh, Carolina Scarton, Xingyi Song, Kalina Bontcheva,
- Abstract要約: 言語横断的な物語検索は未検討の問題である。
本研究は, 言語間分離された物語検索を導入し, (i)多言語誤報ツイート(MMTweets)を作成することにより, この研究ギャップに対処する。
MMTweetsは、言語間のペア、画像、人間のアノテーション、きめ細かいラベルを特徴としている。
MMTweetsは言語横断的な物語検索の課題を示し,検索モデルの改善領域を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.880794128275313
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Finding previously debunked narratives involves identifying claims that have already undergone fact-checking. The issue intensifies when similar false claims persist in multiple languages, despite the availability of debunks for several months in another language. Hence, automatically finding debunks (or fact-checks) in multiple languages is crucial to make the best use of scarce fact-checkers' resources. Mainly due to the lack of readily available data, this is an understudied problem, particularly when considering the cross-lingual scenario, i.e. the retrieval of debunks in a language different from the language of the online post being checked. This study introduces cross-lingual debunked narrative retrieval and addresses this research gap by: (i) creating Multilingual Misinformation Tweets (MMTweets): a dataset that stands out, featuring cross-lingual pairs, images, human annotations, and fine-grained labels, making it a comprehensive resource compared to its counterparts; (ii) conducting an extensive experiment to benchmark state-of-the-art cross-lingual retrieval models and introducing multistage retrieval methods tailored for the task; and (iii) comprehensively evaluating retrieval models for their cross-lingual and cross-dataset transfer capabilities within MMTweets, and conducting a retrieval latency analysis. We find that MMTweets presents challenges for cross-lingual debunked narrative retrieval, highlighting areas for improvement in retrieval models. Nonetheless, the study provides valuable insights for creating MMTweets datasets and optimising debunked narrative retrieval models to empower fact-checking endeavours. The dataset and annotation codebook are publicly available at https://doi.org/10.5281/zenodo.10637161.
- Abstract（参考訳）: 前述した物語を見つけるには、既に事実確認を受けている主張を特定する必要がある。
この問題は、他の言語で数ヶ月にわたってデバンクが利用可能であったにもかかわらず、類似の偽の主張が複数の言語で持続する時を増す。
したがって、不足するファクトチェックのリソースを最大限活用するためには、複数の言語でデバンク(あるいはファクトチェック)を自動的に見つけることが不可欠である。
特に、言語横断的なシナリオ、すなわち、チェックされているオンライン投稿の言語とは異なる言語におけるデバンクの検索を考えると、これは未調査の問題である。
本研究は、言語横断的な物語検索を導入し、この研究ギャップを次のように解決する。
(i)Multilingual Misinformation Tweets(MMTweets):多言語間ペア、画像、人間のアノテーション、きめ細かいラベルを特徴とするデータセット。
二 最先端の言語間検索モデルをベンチマークし、タスクに適した多段階検索手法を導入するための広範な実験を行うこと。
3)MMつぶやき内における言語間・データセット間転送機能の検索モデルを総合的に評価し,検索遅延解析を行う。
MMTweetsは言語横断的な物語検索の課題を示し,検索モデルの改善領域を強調している。
それにもかかわらず、この研究は、MMTweetsデータセットの作成と、事実チェックの取り組みを促進するために分割された物語検索モデルを最適化するための貴重な洞察を提供する。
データセットとアノテーションのコードブックはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.10637161で公開されている。
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