「数据另有说法」——面向数据声明的自动事实核查与传播

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事实核查数据声明需要数据证据检索和分析，手动完成可能变得繁琐且难以处理。本工作 presents Aletheia，一个自动事实核查原型，旨在促进数据声明验证并增强数据证据传播。在验证方面，我们利用预训练LLM解析语义进行证据检索。为了有效传播数据证据，我们设计了两种形式的表现形式：数据表格和可视化图表，针对不同类型的数据事实进行定制。此外，我们设计了一些交互功能，展示这些技术的实际应用。我们使用包含400个数据声明的精选数据集评估了两个核心NLP任务的性能，并通过20名参与者的用户研究比较了两种表现形式在观看者评估时间、置信度和偏好方面的表现。评估提供了关于将LLM用于数据事实核查任务的可行性和瓶颈、使用可视化相对于数据表格的潜在优势和劣势，以及数据证据展示设计建议的见解。