論文の概要: Automatic News Generation and Fact-Checking System Based on Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10492v1
- Date: Fri, 17 May 2024 01:58:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 17:11:53.603544
- Title: Automatic News Generation and Fact-Checking System Based on Language Processing
- Title（参考訳）: 言語処理に基づくニュース自動生成とFact-Checkingシステム
- Authors: Xirui Peng, Qiming Xu, Zheng Feng, Haopeng Zhao, Lianghao Tan, Yan Zhou, Zecheng Zhang, Chenwei Gong, Yingqiao Zheng,
- Abstract要約: 本稿では,言語処理に基づくニュース自動生成とファクトチェックシステムについて検討する。
ニュースコンテンツの信頼性と信頼性を確保しつつ、ニュース制作の効率性と品質を向上させることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9494390147668335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores an automatic news generation and fact-checking system based on language processing, aimed at enhancing the efficiency and quality of news production while ensuring the authenticity and reliability of the news content. With the rapid development of Natural Language Processing (NLP) and deep learning technologies, automatic news generation systems are capable of extracting key information from massive data and generating well-structured, fluent news articles. Meanwhile, by integrating fact-checking technology, the system can effectively prevent the spread of false news and improve the accuracy and credibility of news. This study details the key technologies involved in automatic news generation and factchecking, including text generation, information extraction, and the application of knowledge graphs, and validates the effectiveness of these technologies through experiments. Additionally, the paper discusses the future development directions of automatic news generation and fact-checking systems, emphasizing the importance of further integration and innovation of technologies. The results show that with continuous technological optimization and practical application, these systems will play an increasingly important role in the future news industry, providing more efficient and reliable news services.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ニュースコンテンツの信頼性と信頼性を確保しつつ,ニュース制作の効率性と品質を向上させることを目的とした,言語処理に基づく自動ニュース生成と事実確認システムについて検討する。
自然言語処理(NLP)とディープラーニング技術の急速な発展により、自動ニュース生成システムは、大量のデータから重要な情報を抽出し、十分に構造化された流動的なニュース記事を生成することができる。
一方、ファクトチェック技術を統合することにより、偽ニュースの拡散を効果的に防止し、ニュースの正確性と信頼性を向上させることができる。
本研究は,テキスト生成や情報抽出,知識グラフの適用など,自動ニュース生成やファクトチェックに関わる重要な技術について詳述し,これらの技術の有効性を実験を通じて検証する。
さらに,自動ニュース生成システムとファクトチェックシステムの今後の開発方向性について論じ,さらなる統合と技術革新の重要性を強調した。
これらのシステムは, 継続的な技術最適化と実用化により, 将来ニュース産業においてますます重要な役割を担い, より効率的で信頼性の高いニュースサービスを提供していくことが示唆された。
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