この論文では、健康に関する虚偽情報の検出と説明のために、説得的な書き方の戦略を活用する方法について述べている。
まず、健康に関する虚偽情報の蔓延が大きな問題となっていることを指摘している。この問題に対処するため、AI研究コミュニティでは自動化された解決策の開発に取り組んでいる。
本研究では、テキストドキュメントで使用されている説得的な戦略を分析することで、虚偽情報の識別を支援することを目的としている。これらの説得的な戦略は、情報の信頼性に関する判断を行う際の重要な洞察と説明となる。
そのために、一般的な説得的な書き方の戦略を網羅する新しい注釈スキームを提案している。また、この提案スキームを使って人手で注釈された健康に関する虚偽情報のデータセットも提供している。
さらに、テキストの説得的な戦略のタイプを分類する新しいタスクを提案している。また、言語モデルベースのベースラインモデルを開発し、説得的な戦略のラベル付けと虚偽情報の検出の両方を行っている。
説得的な戦略を中間ラベルとして活用することで、虚偽情報の検出精度が向上し、モデルの説明可能性も高まることを示している。
最後に、新しく注釈されたリソースとベースラインモデルを公開することで、この分野の研究を促進することを約束している。
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ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก
by Danial Kamal... ที่ arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2211.05985.pdfสอบถามเพิ่มเติม