論文の概要: MAFALDA: A Benchmark and Comprehensive Study of Fallacy Detection and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09761v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 20:49:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 19:15:52.560719
• Title: MAFALDA: A Benchmark and Comprehensive Study of Fallacy Detection and Classification
• Title（参考訳）: MAFALDA: 誤検出と分類のベンチマークと総合的研究
• Authors: Chadi Helwe, Tom Calamai, Pierre-Henri Paris, Chloé Clavel, Fabian Suchanek,
• Abstract要約: 我々は、以前の誤検出データセットをマージし、結合する誤検出分類のベンチマークであるMAFALDAを紹介する。 ファラシーの既存の分類を調整し、洗練し、統一する分類法が付属している。 主観的NLPタスクに適した新しいアノテーションスキームと主観性を扱うための新しい評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.687019236393123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce MAFALDA, a benchmark for fallacy classification that merges and unites previous fallacy datasets. It comes with a taxonomy that aligns, refines, and unifies existing classifications of fallacies. We further provide a manual annotation of a part of the dataset together with manual explanations for each annotation. We propose a new annotation scheme tailored for subjective NLP tasks, and a new evaluation method designed to handle subjectivity. We then evaluate several language models under a zero-shot learning setting and human performances on MAFALDA to assess their capability to detect and classify fallacies.
• Abstract（参考訳）: 我々は、以前の誤検出データセットをマージし、結合する誤検出分類のベンチマークであるMAFALDAを紹介する。 ファラシーの既存の分類を調整し、洗練し、統一する分類法が付属している。 さらに、データセットの一部に関する手動のアノテーションと、各アノテーションに関する手動の説明も提供します。 主観的NLPタスクに適した新しいアノテーションスキームと主観性を扱うための新しい評価手法を提案する。 次に、ゼロショット学習環境下での複数の言語モデルの評価と、MAFALDAによる人為的な性能評価を行い、誤検出の検出と分類の能力を評価する。

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