論文の概要: Annotation Tool and Dataset for Fact-Checking Podcasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01402v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 14:34:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:18.795088
• Title: Annotation Tool and Dataset for Fact-Checking Podcasts
• Title（参考訳）: Fact-Checking Podcast のアノテーションツールとデータセット
• Authors: Vinay Setty, Adam James Becker,
• Abstract要約: ポッドキャストはウェブ上で人気のあるメディアであり、多言語コンテンツが多種多様で、しばしば不確定なクレームを含んでいる。 我々のツールは、再生中にコンテキストのリアルタイムアノテーションを有効にすることで、これらの課題に対処するための新しいアプローチを提供する。 このユニークな機能は、ユーザがポッドキャストを聴いて、チェック価値のあるクレーム、クレームスパン、コンテキストエラーなどの重要な要素を同時にアノテートすることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6804613362826175
• License:
• Abstract: Podcasts are a popular medium on the web, featuring diverse and multilingual content that often includes unverified claims. Fact-checking podcasts is a challenging task, requiring transcription, annotation, and claim verification, all while preserving the contextual details of spoken content. Our tool offers a novel approach to tackle these challenges by enabling real-time annotation of podcasts during playback. This unique capability allows users to listen to the podcast and annotate key elements, such as check-worthy claims, claim spans, and contextual errors, simultaneously. By integrating advanced transcription models like OpenAI's Whisper and leveraging crowdsourced annotations, we create high-quality datasets to fine-tune multilingual transformer models such as XLM-RoBERTa for tasks like claim detection and stance classification. Furthermore, we release the annotated podcast transcripts and sample annotations with preliminary experiments.
• Abstract（参考訳）: Podcastsはウェブ上で人気の高いメディアであり、多言語コンテンツが多種多様で、しばしば不確実なクレームを含んでいる。 Fact-checkingポッドキャストは、音声コンテンツのコンテキストの詳細を保存しながら、書き起こし、アノテーション、クレーム検証を必要とする、難しいタスクである。 本ツールは,再生中のポッドキャストのリアルタイムアノテーションを有効にすることで,これらの課題に対処するための新しいアプローチを提供する。 このユニークな機能は、ユーザがポッドキャストを聴いて、チェック価値のあるクレーム、クレームスパン、コンテキストエラーなどの重要な要素を同時にアノテートすることを可能にする。 OpenAIのWhisperのような高度な転写モデルを統合し、クラウドソースアノテーションを活用することで、クレーム検出やスタンス分類といったタスクのために、XLM-RoBERTaのようなマルチリンガルトランスフォーマーモデルに高品質なデータセットを作成します。 さらに,アノテートされたポッドキャストの書き起こしとサンプルアノテーションを予備実験でリリースする。

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