자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 방법 


50권  8호, pp. 680-687, 8월  2023
10.5626/JOK.2023.50.8.680


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  요약

최근 온라인 오정보 확산이 증가하면서 실시간 판단이 가능한 자동화 팩트체킹의 중요성이 강조되고 있다. 이 연구는 한국어 기반의 자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 기술을 제안한다. 제안 방법은 주어진 주장의 진위 여부를 판단할 수 있도록 하는 근거 문장과 유사한 문장을 긍정 샘플로 사용한다. 성능 평가 실험을 통해 제안 방법이 사전학습 언어모델 미세조정, SimCSE 등 기존 방법에 비해 주어진 주장의 근거 문장을 찾는 문장 선택 단계에 있어 효과적임을 보였다. 이 연구는 자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 기술의 가능성을 보인다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

S. Song, J. An, K. Park, "A Contrastive Learning Method for Automated Fact-Checking," Journal of KIISE, JOK, vol. 50, no. 8, pp. 680-687, 2023. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.8.680.


[ACM Style]

Seonyeong Song, Jejun An, and Kunwoo Park. 2023. A Contrastive Learning Method for Automated Fact-Checking. Journal of KIISE, JOK, 50, 8, (2023), 680-687. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.8.680.


[KCI Style]

송선영, 안제준, 박건우, "자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 방법," 한국정보과학회 논문지, 제50권, 제8호, 680~687쪽, 2023. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.8.680.


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