在线话语中的计算式事实核查：对气候变化相关新闻文章科学准确性的评分

民主社会需要可靠信息。流行媒体中的误信息，如新闻文章或视频，可能削弱公共话语的可靠性。公民当然缺乏验证其日常消费内容的能力。本工作旨在半自动方式量化在线媒体的科学准确性。我们研究了气候相关真实知识表示的最新进展。通过对未知真实性媒体内容进行语义化处理，其陈述可与这些真实知识图进行比较。我们实现了一个使用基于大语言模型的陈述提取和知识图谱分析的工作流程。该实现能够将内容处理 streamlined(优化)至最新知识表示和真实性量化水平。该工具是在获得27位专家的帮助，并接受10位专家详细访谈后开发和评估的。该工具显著提供了有益的真实性指示。这些发现得到了来自43位匿名参与者的平行用户调查的支持。然而，此初始步骤无法以所需的细粒度和规模对公众媒体进行注释。此外，识别出的气候变化知识图谱规模不足以支持这种神经符号事实核查方法。进一步工作对于构建FAIR(可查找、可访问、可互操作、可重用)的真实知识库及补充指标至关重要，以支持基于科学的公共话语。