FACT-GPT: 通过 LLM 声明匹配增强事实核查
计算与语言
2024-02-09 v1 计算机与社会
人机交互
社会与信息网络
摘要
我们的社会正面临泛滥的虚假信息，危害公共健康与信任。为应对这一社会挑战，我们引入了 FACT-GPT，一个利用大型语言模型 (LLM) 来自动化事实核查中声明匹配阶段的系统。FACT-GPT 在合成数据集上训练而成，用于识别与先前被辟谣的声明一致、矛盾或无关的社交媒体内容。我们的评估表明，我们专用的大型语言模型在识别相关声明时可以匹敌更大模型的准确率，且与人类判断高度一致。本研究为高效的声明匹配提供了自动化解决方案，展示了大型语言模型在支持事实核查人员方面的潜力，并为该领域的进一步研究提供了宝贵资源。
引用
@article{arxiv.2402.05904,
title = {FACT-GPT: Fact-Checking Augmentation via Claim Matching with LLMs},
author = {Eun Cheol Choi and Emilio Ferrara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.05904},
year = {2024}
}