論文の概要: Is it indeed bigger better? The comprehensive study of claim detection LMs applied for disinformation tackling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06121v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 15:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 14:54:46.315289
• Title: Is it indeed bigger better? The comprehensive study of claim detection LMs applied for disinformation tackling
• Title（参考訳）: 本当にもっと大きいの? 情報処理に応用したクレーム検出用LMの総合的研究
• Authors: Martin Hyben, Sebastian Kula, Ivan Srba, Robert Moro, Jakub Simko
• Abstract要約: 本研究では,チェック価値のあるクレーム検出作業において,微調整モデルと極めて大きな言語モデルの性能を比較した。 様々なソースやスタイルのテキストからなる多言語・多言語データセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5856555660089906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study compares the performance of (1) fine-tuned models and (2) extremely large language models on the task of check-worthy claim detection. For the purpose of the comparison we composed a multilingual and multi-topical dataset comprising texts of various sources and styles. Building on this, we performed a benchmark analysis to determine the most general multilingual and multi-topical claim detector. We chose three state-of-the-art models in the check-worthy claim detection task and fine-tuned them. Furthermore, we selected three state-of-the-art extremely large language models without any fine-tuning. We made modifications to the models to adapt them for multilingual settings and through extensive experimentation and evaluation. We assessed the performance of all the models in terms of accuracy, recall, and F1-score in in-domain and cross-domain scenarios. Our results demonstrate that despite the technological progress in the area of natural language processing, the models fine-tuned for the task of check-worthy claim detection still outperform the zero-shot approaches in a cross-domain settings.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,(1)微調整モデルと(2)チェック値クレーム検出タスクにおける超大規模言語モデルの性能を比較する。 比較のために,様々な情報源やスタイルのテキストからなる多言語・多言語データセットを構築した。 これに基づいて,最も一般的な多言語および多話題クレーム検出器を決定するためのベンチマーク解析を行った。 我々は、チェック価値のあるクレーム検出タスクで3つの最先端モデルを選択し、それらを微調整した。 さらに、3つの最先端の超大規模言語モデルを微調整なしで選択した。 我々は,多言語設定や広範囲な実験,評価を通じて,モデルの変更を行った。 ドメイン内およびクロスドメインシナリオにおける精度,リコール,F1スコアの観点から,すべてのモデルの性能を評価した。 以上の結果から,自然言語処理分野における技術進歩にもかかわらず,チェック価値の高いクレーム検出のタスク用に微調整されたモデルは,クロスドメイン設定におけるゼロショットアプローチよりも優れていた。

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