立场预测与声明验证：阿拉伯语视角
计算与语言
2020-05-22 v1
摘要
本工作探索了文本蕴涵在新闻声明验证和立场预测中的应用，使用了一个阿拉伯语的新语料库。该公开可用语料库有两个视角：一个由4,547条真实与虚假声明组成的版本，以及一个由3,786对（声明，证据）组成的版本。我们描述了创建语料库的方法与标注过程。利用所引入的语料库，我们还为两个提出的任务开发了两种机器学习基线：声明验证与立场预测。我们的最佳模型利用了预训练（BERT），在立场预测任务上达到76.7 F1，在声明验证任务上达到64.3 F1。我们的初步实验揭示了仅依赖声明文本的自动声明验证的局限。结果暗示，虽然预训练期间学习的语言特征与世界知识对立场预测有用，但此类预训练学到的表示在没有上下文或证据的情况下不足以验证声明。
引用
@article{arxiv.2005.10410,
title = {Stance Prediction and Claim Verification: An Arabic Perspective},
author = {Jude Khouja},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10410},
year = {2020}
}
备注
To be presented at FEVER workshop at ACL 2020