論文の概要: Large Language Models for Multilingual Previously Fact-Checked Claim Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02737v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 15:56:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:19:53.821286
• Title: Large Language Models for Multilingual Previously Fact-Checked Claim Detection
• Title（参考訳）: 複数言語によるFact-Checked Claim検出のための大規模言語モデル
• Authors: Ivan Vykopal, Matúš Pikuliak, Simon Ostermann, Tatiana Anikina, Michal Gregor, Marián Šimko,
• Abstract要約: 本稿では,複数言語による事実チェックによるクレーム検出のための大規模言語モデル (LLM) の総合評価について述べる。 20言語にまたがる7つのLLMをモノリンガル・クロスリンガル・セッティングで評価する。 この結果から,LLMは高リソース言語ではよく機能するが,低リソース言語では苦戦していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.694429692322632
• License:
• Abstract: In our era of widespread false information, human fact-checkers often face the challenge of duplicating efforts when verifying claims that may have already been addressed in other countries or languages. As false information transcends linguistic boundaries, the ability to automatically detect previously fact-checked claims across languages has become an increasingly important task. This paper presents the first comprehensive evaluation of large language models (LLMs) for multilingual previously fact-checked claim detection. We assess seven LLMs across 20 languages in both monolingual and cross-lingual settings. Our results show that while LLMs perform well for high-resource languages, they struggle with low-resource languages. Moreover, translating original texts into English proved to be beneficial for low-resource languages. These findings highlight the potential of LLMs for multilingual previously fact-checked claim detection and provide a foundation for further research on this promising application of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 我々の偽情報の普及時代において、人間のファクトチェッカーは、他の国や言語で既に解決済みの主張を検証する際に、しばしば重複する努力の課題に直面します。 偽情報が言語境界を超越するにつれ、言語間で事実チェックされたクレームを自動的に検出する能力はますます重要になっている。 本稿では,複数言語による事実チェックによるクレーム検出のための大規模言語モデル (LLM) の総合評価について述べる。 20言語にまたがる7つのLLMをモノリンガル・クロスリンガル・セッティングで評価する。 この結果から,LLMは高リソース言語ではよく機能するが,低リソース言語では苦戦していることがわかった。 さらに、原文を英語に翻訳することは低リソース言語にとって有益であることが判明した。 これらの知見は,複数言語による事実チェックによるクレーム検出におけるLLMの可能性を浮き彫りにして,このLLMの有望な応用に関するさらなる研究の基盤を提供する。

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