Die oben zitierte Aussage ist relativ einfach und erfordert nur einfache Beweise und keine Begründung auf der Grundlage von Beweisen. Schauen wir uns unten ein relativ komplexes Beispiel an. Es gibt beispielsweise eine Aussage: „Im Jahr 2019 haben insgesamt 120.800 Menschen die Aufnahmeprüfung für die Chengdu High School abgelegt, aber der Einschreibungsplan sieht nur 43.000 vor.“ Es ist relativ schwierig, diese Aussage zu überprüfen:
...In diesem Jahr haben insgesamt 120.800 Personen an der Aufnahmeprüfung für die High School teilgenommen Stadt Chengdu, einschließlich 20. Bezirk, High-Tech-Zone und Tianfu New District. Vor einigen Monaten gab das Bildungsbüro den allgemeinen Einschreibungsplan für die High School für 2019 bekannt. Die Zahl der Einschreibungen ist weiter gestiegen und die Chancen auf den Einstieg in die allgemeinbildende Oberschule sind noch größer. ...
Dieses Dokument enthält viele Informationen im Zusammenhang mit der Aussage, aber was direkt relevant ist und uns helfen kann, die Aussage zu überprüfen, ist die zweite Hälfte des zweiten Absatzes oben und nach vielen Absätzen der erste Satz. Basierend auf diesen Beweisstücken können wir wissen, dass in den 20 Bezirken von Chengdu tatsächlich 120.800 Menschen die Aufnahmeprüfung für das Gymnasium ablegen, und dass der Einschreibungsplan für das zentrale Stadtgebiet (das nur 13 Bezirke umfasst) tatsächlich nur 43.000 beträgt. Obwohl die Zahlen korrekt sind, wird das Konzept hier geändert. Bei der Erörterung der Anzahl der Personen, die die Aufnahmeprüfung für die weiterführende Schule ablegen, wird die Anzahl der Personen in 20 Bezirken verwendet. Bei der Erörterung des Einschreibungsplans wird der Bereich jedoch auf 20 Bezirke reduziert 13 Bezirke, was den Leser in die Irre führt. Um diese Art von Aussage zu überprüfen, müssen wir häufig direkt relevante Beweise aus einem oder mehreren Dokumenten extrahieren und gleichzeitig auf der Grundlage der extrahierten Beweise Schlussfolgerungen ziehen. Um chinesische Systeme für maschinelles Lernen zur Faktenprüfung zu fördern, schlagen wir einen solchen evidenzbasierten chinesischen Datensatz vor. 2. Verwandte Arbeiten
Künstlich (künstlich): Der Annotator wird gebeten, den Satz gemäß Wikipedia als Aussage umzuschreiben. Die relevanten Absätze im Dokument können als Beweis zur Überprüfung dieser Aussage verwendet werden. Wenn es sich um eine synonyme Konvertierung handelt, wird die Aussage durch die Beweise gestützt (Unterstützt). Wenn die Entitäten im Satz ersetzt werden oder eine Reihe von Modifikationen wie etwa eine Verneinung hinzugefügt werden, wird die Aussage durch die Beweise abgelehnt (Widerlegt). .
Dieses Annotationsparadigma war ursprünglich FEVER[2], und viele spätere berühmte Datensätze wie TabFact[3] folgten ebenfalls diesem Paradigma. Der Vorteil dieser Art von künstlichem Datensatz besteht darin, dass Annotatoren aufgefordert werden, 100.000 Aussagen zu kennzeichnen, was sich sehr gut für das Training neuronaler Netze eignet. Andererseits sind relevante Beweise auch leicht zu beschaffen. Der Nachteil besteht darin, dass es sich bei diesen Aussagen nicht um Aussagen handelt, denen wir im täglichen Leben begegnen und die in der breiten Öffentlichkeit beliebt sind. Beispielsweise würde man die Aussage „Er ging heimlich nach unten, um Fleisch zu kaufen und wurde dabei erwischt“ nicht auf der Grundlage von Li Liquns Wikipedia umschreiben . Andererseits wird bei dieser Art von Datensatz davon ausgegangen, dass Wikipedia über das gesamte Wissen zur Überprüfung der Behauptungen verfügt, was eine relativ starke Annahme ist. Diese Annahme wird in realen Szenarien oft nicht erfüllt. Das einfachste Problem ist, dass Wikipedia eine Zeitverzögerung hat.
Natürlich: von der Faktencheck-Plattform Für direkt gecrawlte Aussagen, Eine bekannte ausländische Organisation ist PolitiFact, die oft bestätigt, was Trump sagt. Der Vorteil dieser Art von Datensätzen besteht darin, dass es sich um eine Aussage handelt, mit der die breite Öffentlichkeit jeden Tag konfrontiert wird und die die Wahrheit wissen möchte. Es ist auch eine Aussage, die menschliche Faktenprüfer durchgehen müssen.
Wenn wir letztendlich ein System aufbauen wollen, das menschliche Prüfer bis zu einem gewissen Grad ersetzen kann, muss der Input dieses Systems eine Aussage dieser Art sein. Der Nachteil dieser Art von Datensätzen liegt ebenfalls auf der Hand, nämlich dass die Anzahl der Behauptungen, die von Menschen überprüft wurden, sehr begrenzt ist. Wie die Tabelle zeigt, sind die meisten Datensätze tatsächlich um eine Größenordnung kleiner als die manuell erstellten.
Andererseits ist die Suche nach Beweisen ein sehr schwieriges Problem. Vorhandene Datensätze verwenden im Allgemeinen direkt Artikel zur Faktenprüfung [4] als Beweis oder verwenden Aussagen zur Eingabe von Google-Suchanfragen [5][6] und verwenden dann die zurückgegebene Suchzusammenfassung (im roten Feld angezeigt) als Beweis. Bei diesen Methoden der Beweisfindung gibt es zwei Probleme: #
Verwenden Sie den Artikel zur Faktenprüfung selbst als Beweis: In realen Szenarien ist dieser Ansatz unrealistisch, wenn wir wollen Um ein System zur Überprüfung von Fakten zu starten, benötigt das System. Wenn es um die Überprüfung neuer Behauptungen geht, gibt es oft noch keine Artikel zur Überprüfung von Fakten. Auf diese Weise kann das System nicht lernen, Beweise zu sammeln.
Verwenden Sie Google-Snippets als Beweis: Dieser Ansatz überwindet die oben genannten Probleme und ist näher an der Realität. Faktenprüfer müssen sich häufig auf Suchmaschinen verlassen, um relevante Informationen zu finden. Allerdings hat diese Methode auch Nachteile, nämlich dass die Informationsmenge erheblich unzureichend ist. Wie in der Abbildung oben gezeigt, kann die regelbasierte Zusammenfassung von Google nicht genügend Informationen liefern, um die Authentizität der Aussage zu beurteilen.
Verwenden Sie die von der Suchmaschine zurückgegebenen Dokumente als Originalbeweise, die der realen Szene näher kommen.
- Als Reaktion auf die oben genannten Probleme haben wir CHEF mit den folgenden Eigenschaften konstruiert: #🎜🎜 #
- verwendet reale Behauptungen, ist aber auf Chinesisch und füllt so die Lücke in chinesischen Datensätzen zur Faktenprüfung.
Verwendung menschlicher Anmerkungen, um relevante Sätze des Dokuments als feinkörnige Beweise zurückzugeben, die zum Trainieren des Verifizierungssystems verwendet werden können, um zu lernen, wie man Beweise sammelt.
- 3. Datensatzaufbau
- Der Aufbau des Datensatzes besteht aus 4 Teilen: Datenerfassung, Aussage Annotation, Beweisabruf und Datenvalidierung
.- 3.1 Datenerfassung
Originalaussage hauptsächlich von vier chinesischen Websites zur Faktenprüfung oben (laut Duke News Platform) gibt es zwei in vereinfachtem Chinesisch: China Rumor Refuting Center und Tencent's True Truth. Traditionelles Chinesisch kommt von zwei Plattformen in Taiwan: MyGoPen und dem Taiwan Fact-Checking Center. Da die überwiegende Mehrheit (über 90 %) der Behauptungen, die von Websites zur Faktenprüfung gecrawlt werden, falsch sind, ist es eigentlich ganz intuitiv, dass die meisten populären Gerüchte/Aussagen falsch sind und von der Verifizierungsplattform widerlegt/verifiziert werden. Unter Bezugnahme auf frühere Methoden (PublicHealth [7]) haben wir die Titel des China News Network als echte Behauptungen gecrawlt und einen Datensatz mit relativ ausgewogenen Bezeichnungen erstellt.
3.2 Erklärungsanmerkung
Im Vergleich zu relativ ausgereiften ausländischen Organisationen zur Faktenprüfung Die von Chinas Verifizierungsplattformen veröffentlichten Artikel sind relativ unstandardisiert. PolitiFact sagt Ihnen beispielsweise genau, um welchen Anspruch es sich handelt, wie die Überprüfungszusammenfassung lautet und welche Beweise und Begründungsdetails vorliegen (wie im Bild oben dargestellt). In chinesischen Artikeln wird dies jedoch im Allgemeinen nicht klar angegeben. Daher bitten wir die Kommentatoren, den Artikel zu lesen und die durch den Artikel bestätigte Aussage zu extrahieren. Gleichzeitig wird die Aussage auch bereinigt, um die darin enthaltene Verzerrung zu reduzieren.
Frühere Arbeiten haben gezeigt [8], dass die Aussagen im Datensatz zur Faktenprüfung relativ starke Verzerrungen enthalten (z. B. haben unwahre Aussagen im Allgemeinen negative Wörter), BERT Wenn PLM diese Vorurteile direkt erfassen kann, können Behauptungen ohne Beweise überprüft werden. Zu den Reinigungsmethoden gehört es, rhetorische Fragen in Aussagesätze umzuwandeln und einige Wörter zu entfernen, die möglicherweise voreingenommen sind, wie zum Beispiel: schwer, schockierend usw. Nach dem Extrahieren der Behauptungen haben wir die Kommentatoren außerdem gebeten, die Behauptungen anhand von Artikeln zur Faktenprüfung zu kennzeichnen. Wir übernehmen eine Klassifizierung ähnlich der einer Werkreihe wie FEVER und verwenden die drei Klassifizierungen „Unterstützt“, „Widerlegt“ und „Nicht genügend Informationen“ (NEI). Unter ihnen ist Refuted das größte und NEI das kleinste.
3.3 Beweisabfrage
Wir verwenden die Anweisung als Abfrageanweisung, um die Google-Suche abzufragen, und filtern dann einige Dokumente heraus, einige davon Der andere Teil sind die Dokumente der Fake-News-Verbreitungsplattform, und schließlich werden die Top-5-Dokumente aufbewahrt. Anschließend wurden die Kommentatoren gebeten, bis zu 5 Sätze als Beleg für jede Aussage auszuwählen.
Die Statistiken für die Ansprüche und Beweise im Datensatz lauten wie folgt: Die durchschnittliche Länge der pro Anspruch zurückgegebenen Dokumente beträgt 3691 Wörter, wobei der Annotator die letzte Strafe extrahiert Detaillierte Beweissätze enthalten 126 Wörter bzw. durchschnittlich 68 Wörter, wenn man die regelbasierten Zusammenfassungen von Google zugrunde legt. Der einfache Vergleich von Zahlen unter Verwendung zurückgegebener Dokumente und kommentierter Sätze liefert mehr Kontextinformationen als die direkte Verwendung von Zusammenfassungen.
3.4 Datenüberprüfung
Um die Konsistenz der Anmerkung sicherzustellen, haben wir hinzugefügt Eine Runde Zur Datenüberprüfung wurden 3 % der beschrifteten Aussagen zufällig ausgewählt und insgesamt 310 Aussagen zur Neubeschriftung an 5 Annotatoren verteilt. Der Fleiss-K-Score erreichte 0,74, was etwas höher ist als der von FEVER mit 0,68 und der von Snopes[5] mit 0,70, was darauf hindeutet, dass die Qualität der Datenannotation den von früheren Personen erstellten Datensätzen nicht unterlegen ist. Die Stellungnahme in CHEF ist hauptsächlich in fünf Themenbereiche unterteilt: Gesellschaft, öffentliche Gesundheit, Politik, Wissenschaft und Kultur. Im Gegensatz zu europäischen und amerikanischen Plattformen zur Faktenprüfung, die sich auf den politischen Bereich konzentrieren, widmen chinesische Plattformen Fragen der öffentlichen Gesundheit mehr Aufmerksamkeit, wie dem neuen Coronavirus, der Gesundheitsversorgung, der medizinischen Behandlung usw. Ein weiteres großes Thema ist die Gesellschaft, wie zum Beispiel: Betrug, Weiterbildung, gesellschaftliche Veranstaltungen usw.
Es gibt vier Hauptherausforderungen bei der Überprüfung von Ansprüchen:
# 🎜🎜#
- Beweissammlung: Bei fast 70 % der Ansprüche ist die Suche nach relevanten Beweisen erforderlich, bevor sie überprüft werden können.
- Expertenberatung: Fast 40 % der Schadensfälle erfordern die Beratung durch Experten, um relevante Informationen zu erhalten.
- Numerisches Denken: 18 % der Anspruchsüberprüfungen erfordern numerisches Denken, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen.
- Multimodal: Etwa 8 % der Ansprüche erfordern nicht-textuelle Beweise wie Bilder, Videos usw.
4 . Das Basissystem
ähnelt früheren klassischen Datensätzen zur Faktenprüfung (z. B. FEVER). ) und die Maschine Das lernende System muss zunächst relevante Sätze in einem bestimmten Dokument als Beweismittel auswählen (Beweisabruf) und dann die Aussage anhand der Beweise überprüfen (Anspruchsüberprüfung).
Basierend auf der Arbeit Tausender Menschen schlägt dieser Artikel zwei Hauptkategorien von Basissystemen vor: Rohrleitungs- und Verbindungssysteme. Pipeline: Beweisabruf und Anspruchsüberprüfung sind zwei separate Module. Der Beweisabruf dient zunächst dazu, Beweise zu extrahieren, und dann werden die kombinierten Ansprüche zur Klassifizierung an das Anspruchsüberprüfungsmodul übergeben.
- Beweisbeschaffungsteil: Wir verwenden 4 verschiedene Extraktoren, um Sätze als feinkörnige Beweise aus den zurückgegebenen Dokumenten zu extrahieren. Der erste basiert auf dem Abgleich von Zeichenmerkmalen: TF-IDF; der zweite basiert auf dem Abgleich von semantischen Merkmalen: Wir verwenden chinesisches BERT und berechnen dann die Kosinusähnlichkeit. Das dritte sind Hybridfunktionen: Nehmen Sie die beiden oben genannten Funktionen und verwenden Sie dann rankSVM zum Sortieren. Das endgültige Basissystem ist das klassische von Google zurückgegebene Snippet.
- Teil der Aussageüberprüfung: Wir verwenden 3 verschiedene Modelle. Die erste basiert auf dem chinesischen BERT, wobei die Aussage und die oben erhaltenen Beweise zusammengefügt und für drei Klassifizierungen an BERT übergeben werden. Das zweite ist ein aufmerksamkeitsbasiertes Modell, das Beweise anhand unterschiedlich gewichteter Behauptungen klassifiziert. Das dritte ist ein graphbasiertes Modell: Wir verwenden das SOTA-Graphmodell KGAT[9] für FEVER, das verschiedene Beweise für die Argumentation besser synthetisieren kann.
Gemeinsam: Die Module zur Beweiserhebung und Anspruchsüberprüfung werden gemeinsam optimiert. Es werden drei verschiedene Modelle verwendet. Das erste ist das gemeinsame Modell von SOTA on FEVER [10], das ein Multitasking-Lernframework verwendet, um zu lernen, Beweise und Behauptungen gleichzeitig zu kennzeichnen. Die zweite Möglichkeit besteht darin, die Beweisextraktion als latente Variable [11] zu verarbeiten und jeden Satz des zurückgegebenen Dokuments mit 0 oder 1 zu kennzeichnen. Die mit 1 gekennzeichneten Sätze werden als Beweis belassen und zusammen mit der Aussage klassifiziert, wobei REINFORCE für das Training verwendet wird . Die dritte Methode ähnelt der zweiten Methode, außer dass sie HardKuma und die Methode mit schweren Parametern für das gemeinsame Training [12] verwendet, anstatt den Richtliniengradienten zu verwenden. 5. Experimentelle Ergebnisse 5.1 Hauptergebnisse Allgemein, vor allem, weil das Beweisabrufmodul optimiert werden kann, um Beweise zu finden, die für die Validierung von Ansprüchen nützlicher sind. Andererseits ist die Verwendung des zurückgegebenen Dokuments immer besser als die Verwendung des Google-Snippets, vor allem weil das Dokument umfangreichere Informationen enthält. Schließlich geht die Evidenzwirkung der direkten Verwendung menschlicher Anmerkungen weit über die der beiden aktuellen Hauptkategorien von Basismodellen hinaus. Ähnlich wie bei anderen Datensätzen zur Faktenprüfung (FEVEROUS) stellt die Beweisbeschaffung eine Schwierigkeit bei der Überprüfung von Behauptungen dar. Die Optimierung des Evidence-Retrieval-Moduls auf der Grundlage von menschlich markierten Beweisen ist eine Richtung, die es wert ist, in Zukunft untersucht zu werden.
Aus Sicht der Anspruchsüberprüfung: Das graphbasierte Modell (KGAT) bietet eine bessere Leistung als einfache BERT-basierte und aufmerksamkeitsbasierte Modelle und ist eine effektive Methode, um die Beweiskette durch die Erstellung eines Diagramms zu erfassen. Andererseits ist die Verbesserung des Diagrammmodells jedoch nicht besonders offensichtlich, und für den Datensatz selbst ist möglicherweise eine gewisse Optimierung basierend auf den lokalen Bedingungen erforderlich.
5.2 Die Anzahl der feinkörnigen Beweise Beweise im Pipeline-System Der Beweisextraktor erzielte die besten Ergebnisse, als 10 und 15 Sätze als Beweis extrahiert wurden. Wir vermuten, dass mehr Rauschen in die extrahierten Sätze eingeführt wurde, was sich auf das Modell der Aussageüberprüfung auswirkte. Richter.
- 5.3 Auswirkung der Aussagelänge
Je länger die Länge, desto besser ist der Modelleffekt. Der Hauptgrund liegt vermutlich darin, dass die Aussage detaillierter und einfacher ist Detaillierte Beweise helfen dem Modell, Urteile zu fällen. Wenn die Aussagelänge relativ kurz ist, ist die Lücke zwischen den zentralisierten Basismodellen nicht sehr groß. Wenn die Aussagelänge relativ lang ist, ist der Effekt der Aussageüberprüfung umso besser, was auch die Bedeutung des Beweisabrufs verdeutlicht.
5.4 Feldwirkungserklärung
aus dem Bereich der Wissenschaft Die Aussage ist am schwierigsten zu überprüfen und der Modelleffekt überschreitet grundsätzlich nicht 55. Einerseits ist es schwieriger, relevante Beweise zu sammeln, andererseits sind Aussagen zu wissenschaftlichen Fragestellungen relativ komplex und erfordern oft eine implizite Begründung, um zu Ergebnissen zu gelangen.
5.5 Auswirkungen von Deklarationskategorien
Wie in der Abbildung gezeigt, auch wenn wir Führen Sie eine teilweise unterstützte Anweisung ein, aber der gesamte Datensatz leidet immer noch unter einem Klassenungleichgewicht. Der Effekt des Modells auf die NEI-Kategorie ist viel schwächer als auf die Kategorien „Unterstützt“ und „Widerlegt“. Zukünftige Arbeiten können untersuchen, wie das Anspruchsüberprüfungsmodell für kategorieunausgeglichene Faktenprüfungsdatensätze angepasst werden kann, oder Datenerweiterungsmethoden verwenden, um die Anzahl der NEIs während des Trainingsprozesses zufällig zu erhöhen. FEVEROUS [13] erhöht beispielsweise zufällig die Anzahl NEIs verwerfen während des Schulungsprozesses die Beweise für einige Behauptungen und ändern die Kategorie dieser Behauptungen in NEI.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTsinghua, Cambridge und UIC starten gemeinsam den ersten chinesischen Datensatz zur Faktenprüfung: basierend auf Beweisen und für mehrere Bereiche wie die medizinische Gesellschaft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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