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#108 #acl2020
summarized by : taichi murayama
概要
近年のフェイクニュース急増から，エコーチェンバー現象を軽減するための取り組みが多く行われている．こういった現状から，その人の主張に対して適切な反論を示す技術が重要である．
本研究では，特定のテキストに適切なカウンターテキストを探索するタスクとそれに適したデータセットを提案し，既存のモデルや手法でどの程度の探索が可能かを検証する．
新規性
特定のトピックに関する議論での特定の主張に対して，カウンターテキストを探索するというタスクと，そのためのデータセットを構築．
結果
適切なカウンターテキストを探索する実験で，既存の複数モデルや手法(BERTや相互情報量など)を用いて検証．BERTなどによるモデルでは精度が低く，最も精度が高いモデルは相互情報量やJensen-Shannon divergenceによるものが精度が高い結果となった．しかしながら，モデルによる精度よりも人間による評価が高く，難しいタスクである．
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