Monant 医疗错误信息数据集：将文章映射到事实核查声明
计算与语言
2022-04-27 v1 计算机与社会
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机器学习
摘要
虚假信息对个人乃至整个社会具有显著的负面影响。尤其在当前 COVID-19 时代，我们目睹了医疗错误信息的空前增长。为借助机器学习方法应对该问题，我们发布了一个特征丰富的数据集，包含约 31.7 万篇医疗新闻文章/博客与 3.5 千条事实核查声明。其还包含 573 条人工标注及逾 5.1 万条自动标注的声明与文章间映射。映射由声明存在性（即给定文章是否包含某声明）以及文章对该声明的立场构成。我们针对这两项任务提供了若干基线并在数据集的人工标注部分上评估。该数据集支持多项与医疗错误信息相关的附加任务，如错误信息特征研究或错误信息在信源间扩散的研究。
引用
@article{arxiv.2204.12294,
title = {Monant Medical Misinformation Dataset: Mapping Articles to Fact-Checked Claims},
author = {Ivan Srba and Branislav Pecher and Matus Tomlein and Robert Moro and Elena Stefancova and Jakub Simko and Maria Bielikova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.12294},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 4 figures, SIGIR 2022 Resource paper track