通过叙事检索气候变化虚讯
计算与语言
2026-03-31 v2
摘要
检测气候虚讯叙事通常依赖固定的分类法，这些分类法无法容纳新兴的叙事。因此，我们将叙事检测重新定义为检索任务：给定叙事的核心信息作为查询，对语料库中的文本进行排序，以匹配该叙事。这种表述不需要预定义的标签集，并且可以容纳新兴的叙事。我们重新利用了三个气候虚讯数据集（CARDS、Climate Obstruction、climate change子集的PolyNarrative）进行检索评估，并提出了SpecFi框架，通过生成假设性文档来弥合抽象叙事描述与其具体文本实例之间的差距。SpecFi使用基于图的社区检测获得的社区摘要作为零样本示例进行生成，在没有叙事标签的情况下实现CARDS上的MAP为0.505。我们进一步引入叙事方差，这是一种基于嵌入的难度度量，结果表明标准检索在高方差叙事上会下降（BM25损失63.4%的MAP），而SpecFi-CS保持稳健（损失32.7%）。我们的分析还揭示了，无监督社区摘要在接近专家精心构建的分类法的描述方面收敛，表明图基方法可以从无标签文本中梳理出叙事结构。
引用
@article{arxiv.2603.22015,
title = {Retrieving Climate Change Disinformation by Narrative},
author = {Max Upravitelev and Veronika Solopova and Charlott Jakob and Premtim Sahitaj and Sebastian Möller and Vera Schmitt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.22015},
year = {2026}
}