Faktakontroll är en journalistisk praxis som jämför ett påstående offentligt mot betrodda källor av fakta. Wang (2017) införde en stor uppsättning validerade påståenden från POLITIFACT.com webbplats (LIAR dataset), vilket gör det möjligt att utveckla metoder för maskininlärning för faktakontroll. Metoder baserade på denna datauppsättning har dock främst fokuserat på modellering av påståenden och högtalarrelaterade metadata, utan att ta hänsyn till de bevis som används av människor för att märka påståendena. Vi utökar LIAR-datauppsättningen genom att automatiskt extrahera motiveringen från den faktakontrollartikel som används av människor för att märka ett givet påstående. Vi visar att modellering av den extraherade motiveringen i samband med påståendet (och metadata) ger en betydande förbättring oavsett vilken maskininlärningsmodell som används (feature-baserad eller djupinlärning) både i en binär klassificeringsuppgift (sann, falsk) och i en sexvägs klassificeringsuppgift (pants on fire, falskt, mestadels falskt, hälften sant, mestadels sant, sant).
REF förlängde LIAR-datauppsättningen och märkte ett påstående med hjälp av högtalarrelaterade metadata utan att använda bevis.
Where is Your Evidence: Improving Fact-checking by Justification Modeling
{'venue': 'Proceedings of the First Workshop on Fact Extraction and VERification (FEVER)', 'journal': 'Proceedings of the First Workshop on Fact Extraction and VERification (FEVER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}