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A Wikipedia é uma fonte única de conhecimento livre, mas a enciclopédia mais widespread do mundo nem sempre é preciso.
O modelo de edição de crowdsourcing do website é propenso a vandalismo e preconceitos. Embora sua reputação de precisão melhorouaté mesmo a Wikipédia não se considera uma fonte confiável.
A Wikimedia Basis, a organização sem fins lucrativos que supervisiona a Wikipédia, regularmente explora novas soluções para essas deficiências. Seu esforço mais recente aproveita o poder da IA.
Saudações, humanóides
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A fundação recentemente se uniu à Meta para melhorar as citações da Wikipedia. Essas referências são usadas para corroborar informações de crowdsourcing no website, mas geralmente estão ausentes, incompletas ou imprecisas.
Enquanto os voluntários da Wikipédia verificam as notas de rodapé, é difícil para eles acompanhar quando mais de 17.000 novos artigos são adicionados todos os meses. Essa escala torna o problema um caso de uso atraente para aprendizado de máquina.
A proposta da Meta verifica as referências. A equipe diz que é o primeiro modelo que pode escanear automaticamente centenas de milhares de citações de uma só vez para verificar sua precisão.
Código fonte
A fonte de conhecimento do modelo é um novo conjunto de dados de 134 milhões de páginas da internet públicas. Esfera apelidada, diz Meta a biblioteca de código aberto é maior e mais intrincado do que qualquer corpus já usado para tal pesquisa.
Nosso trabalho pode ajudar nos esforços de verificação de fatos.
Para encontrar fontes apropriadas no conjunto de dados, os pesquisadores treinaram seus algoritmos em 4 milhões de citações da Wikipedia. Isso permitiu que o sistema descobrisse uma única fonte para validar cada declaração.
Um modelo de classificação de evidências compara as fontes alternativas com a referência authentic.
Se uma citação parecer irrelevante, o sistema recomendará uma fonte melhor, juntamente com uma passagem específica que apóie a afirmação. Um editor humano pode então revisar e aprovar a sugestão.
Para ilustrar como isso funciona, os pesquisadores usaram o exemplo de um Página da Wikipedia sobre o boxeador aposentado Joe Hipp.
A entrada descreve a Tribo Blackfeet membro como o primeiro nativo americano a competir pela WBA Título Mundial dos Pesos Pesados. Mas o modelo descobriu que a citação para essa afirmação generation uma página da internet que nem mencionava Hipp ou boxe.
O sistema então pesquisou no Sphere corpus por uma referência de substituição. Ele desenterrou esta passagem de um artigo de 2015 no Tribuna das Grandes Cataratas:
Em 1989, no crepúsculo de sua carreira, [Marvin] Camel lutou contra Joe Hipp da Nação Blackfeet. Hipp, que se tornou o primeiro nativo americano a disputar o campeonato mundial de pesos pesados, disse que a luta foi uma das mais estranhas de sua carreira.
Embora a passagem não mencione explicitamente o boxe, o modelo inferiu o contexto das pistas. Estes incluíam o termo “peso pesado” e a palavra “desafio” como sinônimo de “competir”, que apareceu na entrada authentic da Wikipedia.
Verificação de fatos futura
A equipe agora pretende transformar sua pesquisa em um sistema abrangente. Com o pace, eles planejam criar uma plataforma que os editores da Wikipédia possam usar para identificar e resolver sistematicamente problemas de citação.
Meta também código aberto do projetoo que poderia fornecer aos pesquisadores externos novas ferramentas para desenvolver seus próprios sistemas de linguagem de IA.
“Nossos resultados indicam que um sistema baseado em IA pode ser usado, em conjunto com humanos, para melhorar a verificabilidade da Wikipedia”, disse o pesquisador. autores do estudo escreveram.
“De maneira mais geral, esperamos que nosso trabalho possa ser usado para auxiliar os esforços de verificação de fatos e aumentar a confiabilidade geral das informações on-line.”
A pesquisa pode aumentar os temores sobre a verificação automatizada de fatos e as grandes empresas de tecnologia se tornarem árbitros da verdade. A visão mais otimista é que a Meta finalmente encontrou uma maneira de usar sua experiência de desinformação para o bem.
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Fonte da Notícia: thenextweb.com
