論文の概要: HRDE: Retrieval-Augmented Large Language Models for Chinese Health Rumor Detection and Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00668v2
- Date: Wed, 3 Jul 2024 15:18:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 12:55:43.678636
- Title: HRDE: Retrieval-Augmented Large Language Models for Chinese Health Rumor Detection and Explainability
- Title（参考訳）: HRDE:中国における健康騒音の検出と説明可能性のための検索型大規模言語モデル
- Authors: Yanfang Chen, Ding Chen, Shichao Song, Simin Niu, Hanyu Wang, Zeyun Tang, Feiyu Xiong, Zhiyu Li,
- Abstract要約: 本稿では、一般的な健康関連質問のWebスクレイピングを通じて、12万件の健康関連噂(HealthRCN)を含むデータセットを構築する。
我々は,中国の健康噂の検出と説明可能性 (HRDE) のための検索強化された大規模言語モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.800433977880405
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As people increasingly prioritize their health, the speed and breadth of health information dissemination on the internet have also grown. At the same time, the presence of false health information (health rumors) intermingled with genuine content poses a significant potential threat to public health. However, current research on Chinese health rumors still lacks a large-scale, public, and open-source dataset of health rumor information, as well as effective and reliable rumor detection methods. This paper addresses this gap by constructing a dataset containing 1.12 million health-related rumors (HealthRCN) through web scraping of common health-related questions and a series of data processing steps. HealthRCN is the largest known dataset of Chinese health information rumors to date. Based on this dataset, we propose retrieval-augmented large language models for Chinese health rumor detection and explainability (HRDE). This model leverages retrieved relevant information to accurately determine whether the input health information is a rumor and provides explanatory responses, effectively aiding users in verifying the authenticity of health information. In evaluation experiments, we compared multiple models and found that HRDE outperformed them all, including GPT-4-1106-Preview, in rumor detection accuracy and answer quality. HRDE achieved an average accuracy of 91.04% and an F1 score of 91.58%.
- Abstract（参考訳）: 人々が健康を優先するようになり、インターネット上での健康情報の普及のスピードと広さも増している。
同時に、偽の健康情報(健康に関する噂)が本物のコンテンツと混同されることは、公衆衛生にとって大きな脅威となる。
しかし、中国の健康噂に関する現在の研究には、大規模な、公開され、オープンソースの健康噂情報のデータセットや、効果的で信頼性の高い噂検出方法がまだ欠けている。
本稿では、一般的な健康関連質問のWebスクレイピングと一連のデータ処理手順を通じて、1100万件の健康関連噂(HealthRCN)を含むデータセットを構築することで、このギャップに対処する。
HealthRCNは中国の健康情報に関する噂の最大のデータセットだ。
本データセットに基づいて,中国における健康噂の検出と説明可能性 (HRDE) のための検索強化された大規模言語モデルを提案する。
このモデルは、検索した関連情報を活用し、入力された健康情報が噂であるかどうかを正確に判定し、説明応答を提供し、ユーザの健康情報の信頼性検証を効果的に支援する。
評価実験では,複数のモデルを比較し,GPT-4-1106-Previewを含むHRDEが,噂検出精度と回答品質ですべてを上回る結果を得た。
HRDEの平均精度は91.04%、F1スコアは91.58%であった。
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