用于事实核查与新闻评估的抽取式与生成式解释
计算与语言
2021-04-28 v1
摘要
在本文中,我们探索为新闻论断构建自然语言解释,以辅助事实核查与新闻评估应用。我们试验了两种方法:(1) 基于 Biased TextRank 的抽取式方法——一种资源高效的无监督图基内容抽取算法;以及 (2) 基于 GPT-2 语言模型的生成式方法。我们在政治与健康新闻领域的两个误信息数据集上进行了对比评估,发现抽取式方法最具前景。
引用
@article{arxiv.2104.12918,
title = {Extractive and Abstractive Explanations for Fact-Checking and Evaluation of News},
author = {Ashkan Kazemi and Zehua Li and Verónica Pérez-Rosas and Rada Mihalcea},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.12918},
year = {2021}
}
备注
Accepted to NLP for Internet Freedom Workshop at NAACL 2021