論文の概要: From Chaos to Clarity: Claim Normalization to Empower Fact-Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14338v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 16:07:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 00:33:01.486199
• Title: From Chaos to Clarity: Claim Normalization to Empower Fact-Checking
• Title（参考訳）: ChaosからClarityへ: クレーム正規化からFact-Checkingの強化
• Authors: Megha Sundriyal, Tanmoy Chakraborty, Preslav Nakov
• Abstract要約: Claim Normalization(または ClaimNorm)は、複雑で騒がしいソーシャルメディア投稿を、より単純で理解しやすい形式に分解することを目的としている。 我々は,人間の推論過程を模倣し,チェーン・オブ・シントとクレーム・チェック・バシネス推定を活用する先駆的アプローチであるCACNを提案し,複雑なクレームを理解する。 我々は、ソーシャルメディア投稿の6万件以上のインスタンスと、それぞれの正規化されたクレームを含む、包括的な実世界のデータセットであるCLANを慎重にコンパイルする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.024192702939736
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: With the proliferation of social media platforms, users are exposed to vast information, including posts containing misleading claims. However, the pervasive noise inherent in these posts presents a challenge in identifying precise and prominent claims that require verification. Extracting the core assertions from such posts is arduous and time-consuming. We introduce a novel task called Claim Normalization (aka ClaimNorm) that aims to decompose complex and noisy social media posts into more straightforward and understandable forms, termed normalized claims. We propose CACN, a pioneering approach that leverages chain-of-thought and claim check-worthiness estimation, mimicking human reasoning processes, to comprehend intricate claims. Moreover, we capitalize on large language models' powerful in-context learning abilities to provide guidance and improve the claim normalization process. To evaluate the effectiveness of our proposed model, we meticulously compile a comprehensive real-world dataset, CLAN, comprising more than 6k instances of social media posts alongside their respective normalized claims. Experimentation demonstrates that CACN outperforms several baselines across various evaluation measures. A rigorous error analysis validates CACN's capabilities and pitfalls.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームの普及に伴い、ユーザーは誤解を招くクレームを含む記事を含む膨大な情報にさらされる。 しかし、これらの投稿に内在する広汎なノイズは、検証を必要とする正確かつ顕著な主張を特定する上での課題となっている。 このようなポストからコアアサーションを抽出するのは困難で時間を要する。 我々は,複雑で騒々しいソーシャルメディア投稿を,より単純で理解しやすい形式に分解することを目的とした,Craim Normalization(別名ClaumNorm)という新しいタスクを導入する。 我々は,人間の推論過程を模倣し,思考の連鎖とクレームのチェック価値を推定し,複雑なクレームを理解するための先駆的手法であるcacnを提案する。 さらに,大規模言語モデルの強力なインコンテキスト学習能力を活用して,クレーム正規化プロセスの指導と改善を行う。 提案モデルの有効性を評価するために,ソーシャルメディア投稿の6kインスタンスをそれぞれ正規化したクレームと合わせて,包括的実世界のデータセットである clan を丁寧にコンパイルする。 実験により、CACNは様々な評価尺度でいくつかの基準線を上回っていることが示された。 厳密なエラー解析は、CACNの能力と落とし穴を検証する。

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