論文の概要: Cross-Lingual Learning vs. Low-Resource Fine-Tuning: A Case Study with Fact-Checking in Turkish

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00411v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 15:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 21:51:11.381144
• Title: Cross-Lingual Learning vs. Low-Resource Fine-Tuning: A Case Study with Fact-Checking in Turkish
• Title（参考訳）: 言語横断学習と低リソースファインチューニング--トルコ語 Fact-Checking を事例として
• Authors: Recep Firat Cekinel, Pinar Karagoz, Cagri Coltekin,
• Abstract要約: 実世界で3238件のクレームからなるFCTRデータセットを紹介した。 このデータセットは複数のドメインにまたがり、3つのトルコのファクトチェック組織から収集された証拠が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid spread of misinformation through social media platforms has raised concerns regarding its impact on public opinion. While misinformation is prevalent in other languages, the majority of research in this field has concentrated on the English language. Hence, there is a scarcity of datasets for other languages, including Turkish. To address this concern, we have introduced the FCTR dataset, consisting of 3238 real-world claims. This dataset spans multiple domains and incorporates evidence collected from three Turkish fact-checking organizations. Additionally, we aim to assess the effectiveness of cross-lingual transfer learning for low-resource languages, with a particular focus on Turkish. We demonstrate in-context learning (zero-shot and few-shot) performance of large language models in this context. The experimental results indicate that the dataset has the potential to advance research in the Turkish language.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームを通じた誤報の急速な拡散は、世論への影響を懸念している。 誤報は他の言語で広く見られるが、この分野の研究の大部分は英語に集中している。 そのため、トルコ語を含む他の言語のためのデータセットが不足している。 この問題に対処するため,実世界の主張3238件からなるFCTRデータセットを導入した。 このデータセットは複数のドメインにまたがり、3つのトルコのファクトチェック組織から収集された証拠が組み込まれている。 さらに,トルコ語を中心に,低リソース言語における言語間移動学習の有効性を評価することを目的とする。 この文脈において,大規模言語モデルの文脈内学習(ゼロショット,少数ショット)の性能を実証する。 実験の結果、このデータセットはトルコ語の研究を進展させる可能性が示唆された。

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