Bewertung der Anspruchsprüfungswürdigkeit über Sprachen hinweg

In der heutigen Welt verbreitet sich Information schnell, was es schwer macht, Fakt von Fiktion zu unterscheiden. In politischen Debatten und sozialen Medien werden viele Aussagen getroffen, aber nicht alle sind es wert, überprüft zu werden. In diesem Paper geht es um ein Projekt, das sich darauf konzentriert, herauszufinden, welche Aussagen wichtig genug sind, um untersucht zu werden. Wir haben Aussagen in Englisch, Niederländisch und Arabisch mit verschiedenen Methoden und Modellen untersucht, um festzustellen, wie gut wir diese überprüfungswürdigen Aussagen erkennen konnten.

#Wichtigkeit der Überprüfungswürdigkeit

Da die Leute Informationen aus verschiedenen Quellen konsumieren, hat das Problem der Fehlinformationen zugenommen. Oft sind nicht alle Aussagen relevant oder ernst genug, um eine Faktenprüfung zu rechtfertigen. Um zu entscheiden, ob eine Aussage Aufmerksamkeit verdient, betrachten wir mehrere Faktoren. Zum Beispiel schauen wir, ob sie von öffentlichem Interesse ist, ob sie etwas ist, das als wahr oder falsch bewiesen werden kann, oder ob sie möglicherweise Schaden anrichten könnte. Indem wir uns auf Aussagen konzentrieren, die von Bedeutung sind, können wir sicherstellen, dass die Ressourcen zur Faktenprüfung effizient genutzt werden.

#Unser Ansatz

In dieser Studie haben wir mehrere Modelle trainiert, um Aussagen zu identifizieren, die es wert sind, überprüft zu werden. Unser Hauptziel war es, festzustellen, ob Aussagen aus Tweets oder politischen Reden faktisch sind und überprüft werden sollten. Wir haben an einem Wettbewerb teilgenommen, der darauf abzielte, den Prozess zur Identifizierung dieser Aussagen durch automatisierte Systeme zu verbessern.

Wir haben mit drei Sprachen gearbeitet: Englisch, Niederländisch und Arabisch. Unsere Ergebnisse variierten je nach Sprache, wir belegten den neunten Platz für Englisch, den dritten für Niederländisch und den ersten für Arabisch. Um diese Ergebnisse zu erzielen, haben wir verschiedene Modelle und Methoden verwendet, um unsere Ansätze für jede Sprache zu verfeinern und anzupassen.

#Arbeiten mit verschiedenen Sprachen

Für Englisch und Niederländisch haben wir uns hauptsächlich darauf konzentriert, unsere Modelle mit den von den Wettbewerbsorganisatoren bereitgestellten Trainingsdaten zu verfeinern. Manchmal haben wir mehrsprachige Modelle verwendet, um unsere Ergebnisse zu verbessern. Der arabische Datensatz war herausfordernder, und wir haben festgestellt, dass die Übersetzung der arabischen Testdaten ins Englische und die Nutzung eines auf Englisch optimierten Modells zu unserer besten Leistung führten.

Ausserdem haben wir eine zweite Aufgabe im Wettbewerb angepackt, die darin bestand, zu bestimmen, ob Sätze aus Nachrichtenartikeln subjektiv oder objektiv waren. Diese Aufgabe funktionierte gut mit einem spezifischen Modell, das mehrere Sprachen verarbeiten konnte, sodass wir verschiedene Aussagen in unterschiedlichen Kontexten analysieren konnten.

#Verwandte Arbeiten

Da einige traditionelle Nachrichtenquellen ihr Publikum verlieren, sind Plattformen wie Twitter zu wichtigen Orten geworden, an denen die Leute Informationen erhalten. Dieser Wandel hat auch zu einem Anstieg von Fehlinformationen geführt. Vergangene Ereignisse, wie die US-Präsidentenwahl 2016 und die Verbreitung von Informationen während der COVID-19-Pandemie, haben aufgezeigt, wie Fehlinformationen die öffentliche Meinung und Gesundheitsentscheidungen beeinflussen können.

Als Reaktion darauf haben Forscher daran gearbeitet, Methoden und Datensätze für automatisierte Faktenprüfung zu erstellen, die entscheidend sind, um Aussagen zu identifizieren und den Systemen zu helfen, effektiv zu funktionieren. Die meisten Fortschritte in diesem Bereich wurden in Englisch erzielt, mit beliebten Datensätzen wie ClaimBuster, der Tausende von manuell annotierten Sätzen enthält.

Die CheckThat! Labs haben eine wiederkehrende Methode zur Bewertung der Überprüfungswürdigkeit entwickelt, bei der F1-Scores zur Leistungsbewertung verwendet werden. Obwohl sich die Aufgaben und Sprachen im Laufe der Zeit änderten, blieb das Hauptziel dasselbe: die Bedeutung von Aussagen in verschiedenen Sprachen zu bewerten.

#Datenungleichgewicht

Während unserer Experimente haben wir festgestellt, dass die Verteilung der Klassen in den Trainingsdaten ziemlich unausgewogen war. Wenn ein Modell eine Klasse häufiger sieht, könnte es bei den selteneren Kategorien schlecht abschneiden. Um dem entgegenzuwirken, könnten wir entweder die Mehrheitsklasse reduzieren oder die Minderheitsklasse in unseren Trainingsdaten erhöhen. Wir haben auch Techniken zur Datenaugmentation untersucht, um diese Verteilung auszugleichen.

Andere Ansätze umfassten die Übersetzung von Daten aus einer Sprache in eine andere, um den Trainingsdatensatz zu erweitern, sowie die Überwachung von Leistungsindikatoren wie Verlust und F1-Scores während des Trainings. Diese sorgfältige Überwachung erlaubte es uns, unsere Modelle anzupassen und deren Fähigkeiten effektiv zu optimieren.

#Datenvorverarbeitung und Augmentation

Eine ordnungsgemässe Vorverarbeitung der Daten spielte eine entscheidende Rolle in unseren Experimenten. Wir haben mehrere Methoden verwendet:

#Textnormalisierung

Wir haben ein Normalisierungstool auf unseren übersetzten Datensätzen angewendet. Allerdings haben erste Tests gezeigt, dass es nicht wie erwartet funktionierte, was uns dazu führte, diesen Schritt in weiteren Tests zu überspringen. Wir haben festgestellt, dass der Austausch von eindeutigen Identifikatoren in Tweets durch generische Tokens deren kontextuelle Relevanz stören könnte, was das Training des Modells beeinflusste.

#Maschinelle Übersetzung

Um die grosse Menge an benötigter Übersetzungen zu bewältigen, haben wir ein kostenloses Übersetzungssystem verwendet. Es bot ein gutes Qualitätsniveau, insbesondere für die spezifischen Sprachen, die wir untersucht haben.

#Stiltransfer

Wir haben festgestellt, dass der Stil politischer Debatten in Englisch ziemlich anders war als die Tweets in Niederländisch und Arabisch. Um dem entgegenzuwirken, haben wir getestet, englische Daten zu übersetzen und ihren Stil besser an Arabisch anzupassen. Leider führten die Ergebnisse nicht zu signifikanten Verbesserungen, was zeigt, dass der Stil allein möglicherweise nicht ausreicht, um die Kluft zwischen verschiedenen Datentypen zu überbrücken.

#Modelltypen und Feintuning

In unserer Studie haben wir verschiedene Modelle verwendet, um zu sehen, welche am effektivsten darin waren, die Überprüfungswürdigkeit von Aussagen vorherzusagen. Wir haben sowohl generative als auch nur Encoder-Transformer-Modelle ausgewählt, wobei wir uns auf ihre Fähigkeit konzentrierten, Texte in den drei Zielsprache zu analysieren.

Zum Beispiel haben wir verschiedene Modelle getestet, einschliesslich feingetunter Versionen bekannter Modelle, und einen detaillierten Trainingsprozess durchgeführt. Wir haben spezifische Hyperparameter für jedes Modell verwendet, um eine optimale Leistung sicherzustellen.

#Leistungsresultate

Nach dem Training und Feintuning haben wir unsere Modelle auf unterschiedlichen Datensätzen evaluiert. Für Englisch stach das RoBERTa-Modell hervor und erreichte hohe Genauigkeits- und Präzisionsraten. Allerdings haben wir einen Rückgang der Leistung festgestellt, als wir es auf den Testdatensatz anwendeten, was Bedenken bezüglich Überanpassung aufwarf.

Für Niederländisch schnitt das feingetunte Modell ebenfalls gut ab und zeigte vielversprechende Werte in der Rückrufmetrik. Auch wenn mehrere Modelle Unterschiede in der Leistung aufwiesen, deutete unsere gründliche Bewertung auf spezifische Stärken und Schwächen hin.

Für Arabisch zeigte ein feingetuntes Modell die beste Leistung basierend auf einer kleineren annotierten Stichprobe. Wir haben uns entschieden, die Ergebnisse dieses Modells einzureichen, obwohl wir einen signifikanten Leistungsabfall beim Wechsel zum Testdatensatz festgestellt haben.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Diese Studie gibt Einblicke in den CheckThat! Lab-Wettbewerb 2024 mit dem Fokus darauf, wie man die Überprüfungswürdigkeit verschiedener Aussagen einschätzen kann. Die Ergebnisse zeigten unsere Effektivität beim Erkennen relevanter Aussagen in Arabisch, Niederländisch und Englisch. Allerdings wies der signifikante Rückgang der Leistung zwischen den verschiedenen Datensätzen auf Verbesserungspotenzial hin.

In zukünftigen Arbeiten wollen wir unsere Modelle verfeinern und zusätzliche Datentechniken erkunden. Das wird helfen, die Modelle besser über verschiedene Kontexte zu verallgemeinern und ihre Fähigkeit zu optimieren, wichtige Aussagen in einer Zeit zu identifizieren, in der Fehlinformationen eine anhaltende Herausforderung darstellen.