論文の概要: Claim Detection for Automated Fact-checking: A Survey on Monolingual,
Multilingual and Cross-Lingual Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11969v2
- Date: Tue, 23 Jan 2024 09:35:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 12:43:26.560553
- Title: Claim Detection for Automated Fact-checking: A Survey on Monolingual,
Multilingual and Cross-Lingual Research
- Title（参考訳）: 自動ファクトチェックのためのクレーム検出:単言語・多言語・言語横断研究に関する調査
- Authors: Rrubaa Panchendrarajan and Arkaitz Zubiaga
- Abstract要約: 本稿では,現状の多言語クレーム検出研究を,問題の3つの重要な要因,妥当性,優先性,類似性に分類する。
本稿では,既存の多言語データセットの概要と課題について概説し,今後の発展の可能性を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.556183465416156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated fact-checking has drawn considerable attention over the past few
decades due to the increase in the diffusion of misinformation on online
platforms. This is often carried out as a sequence of tasks comprising (i) the
detection of sentences circulating in online platforms which constitute claims
needing verification, followed by (ii) the verification process of those
claims. This survey focuses on the former, by discussing existing efforts
towards detecting claims needing fact-checking, with a particular focus on
multilingual data and methods. This is a challenging and fertile direction
where existing methods are yet far from matching human performance due to the
profoundly challenging nature of the issue. Especially, the dissemination of
information across multiple social platforms, articulated in multiple languages
and modalities demands more generalized solutions for combating misinformation.
Focusing on multilingual misinformation, we present a comprehensive survey of
existing multilingual claim detection research. We present state-of-the-art
multilingual claim detection research categorized into three key factors of the
problem, verifiability, priority, and similarity. Further, we present a
detailed overview of the existing multilingual datasets along with the
challenges and suggest possible future advancements.
- Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォーム上での誤情報拡散の増加により,過去数十年間,ファクトチェックの自動化が注目されている。
これはしばしば一連のタスクとして実行されます
(i)確認を必要とする主張を構成するオンラインプラットフォームで流通する文の検出、続いて
(ii)これらのクレームの検証プロセス
本調査は, 事実確認を必要とするクレームを検出するための既存の取り組みを, 多言語データと手法に特に焦点をあてることにより, 前者に焦点を当てる。
これは、既存の方法が人間のパフォーマンスにマッチするほど遠くない難易度の高い方向であり、この問題の極めて困難な性質のためである。
特に、複数の言語とモダリティで表現された複数のソーシャルプラットフォームにまたがる情報の拡散は、誤った情報に対処するためのより一般的な解決策を要求する。
多言語誤報に着目し,既存の多言語クレーム検出研究を包括的に調査する。
本稿では,現状の多言語クレーム検出研究を,問題の3つの重要な要因,妥当性,優先性,類似性に分類する。
さらに,既存の多言語データセットの概要と課題について概説し,今後の発展の可能性を提案する。
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