I ett försök att hjälpa faktakontrollanter i processen för faktakontroll tar vi itu med uppgiften att upptäcka påståenden, en av de nödvändiga stegen innan man fastställer riktigheten i ett påstående. Den består av att identifiera de meningar som av en lång text bedöms kunna kontrolleras. Denna uppsats är ett samarbete mellan Full Fact, en oberoende faktakontroll välgörenhet, och akademiska partners. Genom att utnyttja expertisen hos professionella faktakontroller utvecklar vi ett notationsschema och ett riktmärke för automatisk skadedetektering som är mer konsekvent över tid, ämnen och annoterare än tidigare metoder. Vår notationsschema har använts för att crowdsource annotation av en datauppsättning med meningar från brittiska politiska TV-program. Vi inför en strategi baserad på universella meningsrepresentationer för att utföra klassificeringen, uppnå en F1-poäng på 0,83, med över 5% relativ förbättring jämfört med de state-of-the-art metoder ClaimBuster och ClaimRank. Systemet användes i produktionen och fick positiv återkoppling från användaren.
Ännu ett försök av Konstantinovskiy et al. REF, som utnyttjade expertisen hos professionella fakta-kontroller, utformade en notation schema och skapade ett riktmärke dataset för utbildning av en hävdar spotting modell.
Towards Automated Factchecking: Developing an Annotation Schema and Benchmark for Consistent Automated Claim Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}