Évaluer la valeur des revendications d'information

Les réseaux sociaux ont changé la façon dont on accède à l'information. Bien que ça donne aux utilisateurs l'opportunité de partager des connaissances et des opinions, ça diffuse aussi largement de la désinformation. À cause de ces problèmes, les systèmes automatiques pour détecter les fausses informations et vérifier les faits sont maintenant super importants dans le monde de la data science.

Cet article se concentre sur le fait de vérifier si les affirmations faites dans des textes valent la peine d'être vérifiées. Cette tâche faisait partie d'une compétition récente où des équipes ont travaillé pour évaluer la qualité des informations.

Beaucoup d'études passées supposent que toutes les affirmations dans un ensemble de données peuvent être vérifiées. Cependant, ce n'est pas toujours efficace. Il est souvent nécessaire de d'abord déterminer quelles affirmations valent vraiment la peine d'être vérifiées. Certaines phrases peuvent ne pas être des déclarations directes ou peuvent ne pas contenir de faits importants, comme des questions ou des opinions. D'un autre côté, une déclaration qui pourrait avoir des effets nocifs vaut généralement la peine d'être vérifiée. Cela rend difficile l'identification des affirmations dans un texte qui doivent être examinées de près.

La vérifiabilité est une nouvelle tâche. La plupart des travaux récents ont utilisé des modèles de langage, qui sont des outils qui aident à comprendre et à générer le langage humain. Cet article présente une méthode qui utilise des informations structurées dans les textes pour améliorer l'efficacité de ces modèles de langage. En combinant des faits extraits des textes avec les résultats standards des modèles de langage, nous visons à obtenir de meilleurs résultats pour déterminer si les affirmations valent la peine d'être vérifiées.

#Travaux Connexes

La tâche de vérifiabilité est relativement nouvelle, apparue en 2015. Depuis, plusieurs ensembles de données ont été créés pour aider à ce défi. Quelques exemples incluent l'ensemble de données ClaimBuster et ceux des ateliers CheckThat.

Ces ensembles de données se concentrent principalement sur deux domaines :

1. Classer des phrases de débats politiques : Cela peut aider à la Vérification des faits lors de débats télévisés en direct, aidant à clarifier les déclarations faites par des politiciens.

2. Classer des tweets : Comme les tweets se répandent rapidement en ligne, vérifier leur pertinence est crucial pour éviter la désinformation.

Les deux domaines partagent la caractéristique de formats de texte courts. Cependant, la tâche peut également être étendue pour inclure des articles de presse en ligne, en particulier ceux qui peuvent ne pas être dignes de confiance.

Les premières méthodes ont abordé cette tâche en utilisant des techniques traditionnelles de traitement du langage pour identifier les affirmations vérifiables. Récemment, les chercheurs se sont tournés vers des outils avancés comme BERT et RoBERTa, qui sont des types de modèles de langage plus complexes et puissants.

Avec la montée récente des grands modèles de langage et de l'IA générative, l'approche pour estimer la vérifiabilité a changé. Cette transformation implique d'utiliser de nouvelles techniques comme l'ingénierie des prompts pour guider la compréhension du modèle.

Une façon simple d'estimer si une affirmation vaut la peine d'être vérifiée serait d'ajuster un modèle de langage préexistant en utilisant des données d'entraînement spécifiques. Cependant, les modèles de langage peuvent produire des résultats peu clairs, même s'ils sont bons la plupart du temps. Pour améliorer la qualité des Prédictions, nous suggérons une combinaison de modèles de langage avec un réseau neuronal plus petit qui utilise des informations structurées des textes.

#La Méthode Proposée

Notre méthode commence par prendre un texte et l'incorporer en utilisant un modèle de langage. Pour notre projet, nous avons choisi un modèle connu pour son efficacité, ce qui le rend adapté aux tâches de classification. Parallèlement, nous structurons le texte à l'aide d'un système conçu pour extraire des informations sous forme d'énoncés factuels simples, appelés Triples.

Ces triples se composent d'un sujet, d'un prédicat et d'un objet, ce qui aide à réduire la complexité des phrases. Dans notre cas, nous avons fixé une limite pour extraire jusqu'à quatre triples de chaque phrase, ce qui couvre la plupart des phrases efficacement. Chaque partie du triple est ensuite encodée pour produire des représentations vectorielles, qui sont ensuite traitées pour être combinées en une ultime incorporation.

Ces incorporations provenant à la fois du modèle de langage et des triples extraits sont mises ensemble et passées à travers une série de couches pour produire une sortie finale qui indique combien il est probable qu'une affirmation mérite d'être vérifiée.

Cette approche combinée permet de la flexibilité avec différentes langues, rendant facile l'adaptation du système à divers textes.

#Exemple et Procédure de Formation

Pour illustrer comment notre système fonctionne, nous pouvons regarder un exemple de phrase d'un ensemble de données d'entraînement. Un pipeline typique utilisant uniquement un modèle de langage créerait une incorporation pour cette phrase. Cependant, dans notre méthode, nous extrayons aussi des triples du contenu.

Par exemple, à partir d'une phrase donnée, nous pourrions extraire plusieurs triples, mais seuls certains seront pertinents pour la vérifiabilité de l'affirmation. Ces triples pertinents sont ensuite traités pour créer des incorporations, qui sont ensuite combinées et classées.

Nous avons formé nos modèles sur plusieurs itérations, les évaluant après chaque tour pour sélectionner celui qui performait le mieux à identifier les affirmations vérifiables. L'ensemble d'entraînement a été utilisé uniquement pour le développement du modèle.

#Résultats Préliminaires

Le principal objectif de notre approche est de voir comment les informations structurées impactent la performance des modèles de langage. Dans nos tests préliminaires, nous avons observé des améliorations dans de nombreux cas en utilisant notre méthode par rapport à un modèle de langage de base. Les gains les plus notables ont été observés en arabe, suivis de l'anglais et de l'espagnol.

Il est important de noter que les modèles de langage performent généralement mieux en anglais que dans d'autres langues. Cela est principalement dû au fait que les modèles multilingues ont tendance à avoir une précision plus faible. Nous avons aussi trouvé que les outils utilisés pour extraire des informations souffraient de limitations similaires, notamment en ce qui concerne le traitement des textes non anglais.

#Résultats d'Évaluation

Lors de la phase d'évaluation de la compétition, notre méthode a constamment surpassé la base de référence. Cependant, les résultats dans les langues non anglaises étaient variés. L'ensemble de données arabe a présenté des défis significatifs pour toutes les équipes, la plupart des scores se situant entre 50 et 55 sur la mesure de vérifiabilité.

Bien que notre approche ait montré du potentiel, il y avait des domaines à améliorer. Un problème commun est que les triples dérivés du texte peuvent parfois contenir des informations non pertinentes. Par conséquent, filtrer les triples bruyants pourrait améliorer les résultats. Incorporer des méthodes pour clarifier les références faites par des pronoms pourrait également améliorer la pertinence des triples extraits.

Une autre façon de peaufiner notre approche inclurait des techniques pour expliquer comment certains inputs influencent les prédictions du modèle. Cela pourrait mener à une meilleure compréhension des triples les plus significatifs pour déterminer la vérifiabilité.

#Travaux Futurs et Conclusion

L'équipe derrière cette étude est keen sur le mélange du raisonnement symbolique avec des méthodes basées sur les données. Nous croyons qu'ajouter des informations structurées peut grandement améliorer les performances des modèles de langage dans des tâches liées aux affirmations factuelles.

L'approche actuelle a combiné des modèles de langage avec des outils d'extraction spécifiques, mais il y a un potentiel pour adopter des modèles encore plus récents comme Mistral ou ChatGPT dans le futur. Cela pourrait permettre une extraction plus intelligente d'informations et une meilleure identification des affirmations vérifiables.

En résumé, notre méthode montre qu'incorporer des informations structurées dans les outputs des modèles de langage peut mener à une meilleure détection des affirmations vérifiables. Cependant, les performances ont varié dans les textes non anglais, suggérant la nécessité de plus de recherche. Les investigations futures pourraient inclure des méthodes qui font la différence entre les affirmations factuelles et subjectives pour affiner davantage le processus d'estimation de la vérifiabilité.

Nous apprécions les retours et les idées constructives de ceux qui ont examiné nos efforts initiaux. Notre travail est soutenu par d'importants programmes de recherche, démontrant notre engagement à faire avancer la compréhension et l'application de ces méthodes dans des scénarios du monde réel.