Fin-Fact：面向多模态金融事实核查与解释生成的基准数据集
人工智能
2024-05-03 v2 计算工程、金融与科学
机器学习
摘要
金融领域的事实核查研究尚不充分，且该领域缺乏高质量数据集。本文提出Fin-Fact，一个面向金融领域内多模态事实核查的基准数据集。值得注意的是，它包含专业事实核查员标注与理由说明，提供了专业性与可信度。凭借涵盖文本与视觉内容的多模态特性，Fin-Fact提供互补信息源以增强真实性分析。其主要目标是打击金融 misinformation，促进透明度，并在财务报告与新闻传播中建立信任。通过提供具洞察力的解释，Fin-Fact赋能用户（包括领域专家与终端用户）理解事实核查决策背后的推理、验证声明可信度，并增进对核查过程的信任。Fin-Fact数据集及我们的实验代码发布于 https://github.com/IIT-DM/Fin-Fact/。
引用
@article{arxiv.2309.08793,
title = {Fin-Fact: A Benchmark Dataset for Multimodal Financial Fact Checking and Explanation Generation},
author = {Aman Rangapur and Haoran Wang and Ling Jian and Kai Shu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08793},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 4 figures, 4 tables