QCRI at SemEval-2023 Task 3: News Genre, Framing and Persuasion Techniques Detection using Multilingual Models

要約

タイトル：QCRIは、多言語モデルを使用したSemEval-2023 Task 3におけるニュースジャンル、フレーミング、説得技法の検出に参加

要約：
– メインストリームメディアやソーシャルメディアでの誤情報の拡散が、様々な形でユーザーを誤導している。
– ジャーナリストやファクトチェッカーによる手動検出・検証は、誤情報の大量拡散と急速な広がりに対応できなくなっている。
– この問題に対し、研究や産業界の努力によって、オンラインでのニュース拡散の解析や検証システムが開発されている。
– SemEval-2023 Task 3は、読者の意見に影響を与えるためにニュース記事で使用される文章技術に注目し、いくつかのサブタスクに取り組む試みである。
– このタスクは6つの言語で3つのサブタスクを対象とし、3つの「サプライズ」テスト言語を追加して27つの異なるテストセットアップがある。
– この論文では、QCRIの参加システムについて説明する。
– チームは、すべてのセットアップにランを提出した6つのチームの1つであり、公式結果によれば、システムは27のセットアップのうち10つの上位3システムの一つとしてランク付けされている。

要約(オリジナル)

Misinformation spreading in mainstream and social media has been misleading users in different ways. Manual detection and verification efforts by journalists and fact-checkers can no longer cope with the great scale and quick spread of misleading information. This motivated research and industry efforts to develop systems for analyzing and verifying news spreading online. The SemEval-2023 Task 3 is an attempt to address several subtasks under this overarching problem, targeting writing techniques used in news articles to affect readers’ opinions. The task addressed three subtasks with six languages, in addition to three “surprise” test languages, resulting in 27 different test setups. This paper describes our participating system to this task. Our team is one of the 6 teams that successfully submitted runs for all setups. The official results show that our system is ranked among the top 3 systems for 10 out of the 27 setups.

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arxiv.jp, OpenAI