論文の概要: HealthFC: A Dataset of Health Claims for Evidence-Based Medical Fact-Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08503v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 16:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 13:49:11.177738
• Title: HealthFC: A Dataset of Health Claims for Evidence-Based Medical Fact-Checking
• Title（参考訳）: healthfc:証拠に基づく医療ファクトチェックのための健康クレームデータセット
• Authors: Juraj Vladika, Phillip Schneider, Florian Matthes
• Abstract要約: 医療専門家による正確性を示す750件の健康関連クレームのデータセットについて紹介する。 データセットの分析を行い、その特性と課題を強調します。 データセットは、自動ファクトチェックに関連する機械学習タスクに使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.69361786082969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Seeking health-related advice on the internet has become a common practice in the digital era. Determining the trustworthiness of medical claims found online and finding appropriate evidence for this information is increasingly challenging. Fact-checking has emerged as an approach to assess the veracity of factual claims using evidence from credible knowledge sources. To help advance the automation of this task, in this paper, we introduce a novel dataset of 750 health-related claims, labeled for veracity by medical experts and backed with evidence from appropriate clinical studies. We provide an analysis of the dataset, highlighting its characteristics and challenges. The dataset can be used for Machine Learning tasks related to automated fact-checking such as evidence retrieval, veracity prediction, and explanation generation. For this purpose, we provide baseline models based on different approaches, examine their performance, and discuss the findings.
• Abstract（参考訳）: インターネット上で健康関連のアドバイスを求めることは、デジタル時代において一般的な実践となっている。 オンラインで見つかった医療請求の信頼性を判断し、この情報の適切な証拠を見つけることはますます難しくなっている。 事実チェックは、信頼できる知識ソースからの証拠を用いて事実クレームの妥当性を評価するためのアプローチとして登場した。 本稿では,この課題の自動化を進めるために,医療専門家による有効性にラベルを付け,適切な臨床研究のエビデンスを裏付ける,750の健康関連クレームのデータセットを提案する。 データセットの分析を行い、その特性と課題を強調します。 このデータセットは、エビデンス検索、正確性予測、説明生成などの自動事実チェックに関連する機械学習タスクに使用できる。 この目的のために,異なるアプローチに基づくベースラインモデルを提供し,その性能を検証し,その結果について議論する。

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