Graph-Linguistic Fusion：使用语言模型进行Wikidata vandalism 检测
计算与语言
2025-05-26 v1 人工智能
摘要
我们介绍了一个面向Wikidata的下一代vandalism检测系统，Wikidata是世界上最大的开源结构知识库之一。Wikidata极为复杂：其项目包含不断扩大的事实三元组和多语言文本。尽管编辑可以改变结构化和文本内容，但我们的做法通过一种称为Graph2Text的方法将所有编辑转换为单个空间，从而使用单一的多语言语言模型对潜在的vandalism进行评估。这种统一的方法提高了覆盖范围并简化了维护。实验表明，我们的解决方案优于当前的生产系统。此外，我们在开源许可证下发布代码，以及大量人类生成的知识更改数据集，促进了进一步的研究。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.18136,
title = {Graph-Linguistic Fusion: Using Language Models for Wikidata Vandalism Detection},
author = {Mykola Trokhymovych and Lydia Pintscher and Ricardo Baeza-Yates and Diego Saez-Trumper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.18136},
year = {2025}
}