論文の概要: Multilingual and Multi-topical Benchmark of Fine-tuned Language models and Large Language Models for Check-Worthy Claim Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06121v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 11:12:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:51.379004
• Title: Multilingual and Multi-topical Benchmark of Fine-tuned Language models and Large Language Models for Check-Worthy Claim Detection
• Title（参考訳）: チェックワードクレーム検出のための微調整言語モデルと大規模言語モデルの多言語・多言語ベンチマーク
• Authors: Martin Hyben, Sebastian Kula, Ivan Srba, Robert Moro, Jakub Simko,
• Abstract要約: 本研究では,(1)微調整言語モデルと(2)チェック価値のあるクレーム検出タスクにおける大規模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）: 1.4779899760345434
• License:
• Abstract: This study compares the performance of (1) fine-tuned language models and (2) 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 four state-of-the-art 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 cross-domain settings.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,(1)微調整言語モデルと(2)チェック価値のあるクレーム検出タスクにおける大規模言語モデルの性能を比較した。 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トピックな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、4つの最先端の大規模言語モデルを微調整なしで選択した。 マルチリンガルな設定に適応するためにモデルを改良し、広範囲な実験と評価を行い、ドメイン内およびドメイン間シナリオにおける精度、リコール、F1スコアの観点から全てのモデルの性能を評価した。 その結果、自然言語処理の分野での技術進歩にもかかわらず、チェック価値のあるクレーム検出タスクのため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ることがわかった。

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