生成事实核查简报
计算与语言
2020-11-12 v1
摘要
规模化事实核查十分困难——尽管活跃的事实核查网站数量在增长，但对当代媒体生态的需求而言仍显不足。然而，尽管出于好意，志愿者的贡献常易出错，因此在实践中仅限于声明检测。我们研究如何通过在进行核查前以自然语言简报形式提供关于声明的信息，来提升事实核查的准确性与效率。我们考察了基于段落的简报（含来自Wikipedia的相关段落）、以实体为中心的简报（由所提及实体的Wikipedia页面构成）以及问答简报（以问题分解声明及其答案）。为生成QABriefs，我们开发了QABriefer，一个以声明为条件生成一组问题、检索网络证据并生成答案的模型。为训练其组件，我们引入了通过众包收集的QABriefDataset。我们表明，带简报——尤其是QABriefs——的事实核查使众包工作者的准确率提升10%，同时耗时略有减少。对于志愿（无酬）事实核查者，QABriefs令准确率微增，并将所需时间减少约20%。
引用
@article{arxiv.2011.05448,
title = {Generating Fact Checking Briefs},
author = {Angela Fan and Aleksandra Piktus and Fabio Petroni and Guillaume Wenzek and Marzieh Saeidi and Andreas Vlachos and Antoine Bordes and Sebastian Riedel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.05448},
year = {2020}
}