抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ニュース事実チェックのための重要な課題は,既存の事実チェックの効果的な普及である。これは,以前に事実チェックされた請求を検出する信頼できる方法の必要性をもたらす。本論文では,ソーシャルメディアポスト(ツイート)でなされた請求に対する既存の事実チェックを自動的に発見する。XLM-RoBERTaおよびLaBSEおよびSBERTのような多言語埋込みのような多言語変圧器モデルを用い,単言語(英語のみ),多言語(Spanish,ポルトガル)および交差言語(Hindi-English)設定において,分類および検索実験を行った。4つの言語対における「マッチ」分類(86%平均精度)に対する有望な結果を示した。また,BM25のベースラインは,著者らの単言語実験中の検索タスクのための最先端の多言語埋込みモデルよりも性能が優れているか,または,あることを見出した。著者らは,異なる言語でこの問題に対処しながら,NLP課題を強調し,議論し,将来の研究のために,事実チェックと対応するツイートの新しい削減データセットを導入した。【JST・京大機械翻訳】