虽然维基百科已被用于事实检查和索赔对揭露错误信息和欺骗的核查，但对于改善物质质量并排除嘈杂的文章至关重要。自我矛盾是维基百科的低质量文章类型。在这项工作中，我们提出了一种检测维基百科的自我矛盾物品的任务。基于“自相矛盾”模板，我们为自矛行检测任务创建了一个新型数据集。传统的矛盾检测侧重于比较句子或权利要求的对，但是自矛行检测需要进一步原因是文章的语义，并同时学习来自所有句子对的矛盾感知比较。因此，我们介绍了第一型号，成对矛盾神经网络（PCNN），不仅有效地识别自矛盾物品，而且还突出了最矛盾的矛盾句。 PCNN的主要思想是两倍。首先，为了减轻数据稀缺对自矛盾物品的影响，我们使用SNLI和MNLI基准预先列车成对矛盾学习模块。其次，我们选择具有最高矛盾概率值的Top-K句子对，并模拟它们的相关性，以确定相应的文章是否属于自矛盾。在拟议的Wikicontradictication数据集上进行的实验表明，PCNN可以产生有希望的性能并全面地突出句子对矛盾定位。

我们研究了检查问题的事实，旨在识别给定索赔的真实性。具体而言，我们专注于事实提取和验证（发烧）及其伴随数据集的任务。该任务包括从维基百科检索相关文件（和句子）并验证文件中的信息是否支持或驳斥所索赔的索赔。此任务至关重要，可以是假新闻检测和医疗索赔验证等应用程序块。在本文中，我们以通过以结构化和全面的方式呈现文献来更好地了解任务的挑战。我们通过分析不同方法的技术视角并讨论发热数据集的性能结果，描述了所提出的方法，这是最熟悉的和正式结构化的数据集，就是事实提取和验证任务。我们还迄今为止迄今为止确定句子检索组件的有益损失函数的最大实验研究。我们的分析表明，采样负句对于提高性能并降低计算复杂性很重要。最后，我们描述了开放的问题和未来的挑战，我们激励了未来的任务研究。

建模法检索和检索作为预测问题最近被出现为法律智能的主要方法。专注于法律文章检索任务，我们展示了一个名为Lamberta的深度学习框架，该框架被设计用于民法代码，并在意大利民法典上专门培训。为了我们的知识，这是第一项研究提出了基于伯特（来自变压器的双向编码器表示）学习框架的意大利法律制度对意大利法律制度的高级法律文章预测的研究，最近引起了深度学习方法的增加，呈现出色的有效性在几种自然语言处理和学习任务中。我们通过微调意大利文章或其部分的意大利预先训练的意大利预先训练的伯爵来定义Lamberta模型，因为法律文章作为分类任务检索。我们Lamberta框架的一个关键方面是我们构思它以解决极端的分类方案，其特征在于课程数量大，少量学习问题，以及意大利法律预测任务的缺乏测试查询基准。为了解决这些问题，我们为法律文章的无监督标签定义了不同的方法，原则上可以应用于任何法律制度。我们提供了深入了解我们Lamberta模型的解释性和可解释性，并且我们对单一标签以及多标签评估任务进行了广泛的查询模板实验分析。经验证据表明了Lamberta的有效性，以及对广泛使用的深度学习文本分类器和一些构思的几次学习者来说，其优越性是对属性感知预测任务的优势。

学术研究是解决以前从未解决过的问题的探索活动。通过这种性质，每个学术研究工作都需要进行文献审查，以区分其Novelties尚未通过事先作品解决。在自然语言处理中，该文献综述通常在“相关工作”部分下进行。鉴于研究文件的其余部分和引用的论文列表，自动相关工作生成的任务旨在自动生成“相关工作”部分。虽然这项任务是在10年前提出的，但直到最近，它被认为是作为科学多文件摘要问题的变种。然而，即使在今天，尚未标准化了自动相关工作和引用文本生成的问题。在这项调查中，我们进行了一个元研究，从问题制定，数据集收集，方法方法，绩效评估和未来前景的角度来比较相关工作的现有文献，以便为读者洞察到国家的进步 - 最内容的研究，以及如何进行未来的研究。我们还调查了我们建议未来工作要考虑整合的相关研究领域。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

了解文本中表达的态度，也称为姿态检测，在旨在在线检测虚假信息的系统中起重要作用，无论是错误信息（无意的假）或虚假信息（故意错误地蔓延，恶意意图）。姿态检测已经以不同的方式在文献中框架，包括（a）作为事实检查，谣言检测和检测先前的事实检查的权利要求，或（b）作为其自己的任务的组件;在这里，我们看看两者。虽然已经进行了与其他相关任务的突出姿态检测，但诸如论证挖掘和情绪分析之类的其他相关任务，但没有调查姿态检测和错误和缺陷检测之间的关系。在这里，我们的目标是弥合这个差距。特别是，我们在焦点中审查和分析了该领域的现有工作，焦点中的错误和不忠实，然后我们讨论了汲取的经验教训和未来的挑战。

讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反，通常是为了侮辱，刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂，因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年，但最近已经取得了一些重大进步，包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器，并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中，我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集，方法，趋势，问题，挑战和任务，这些数据集，趋势，问题，挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集，讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析，这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。

社交媒体平台上的假新闻，误导和无法验证的事实宣传了不和谐，影响社会，特别是在处理像Covid-19这样的流行病时。假新闻检测的任务旨在通过将新闻项目分类为假或真实的新闻项目来解决这种错误信息的影响。在本文中，我们提出了一种新的方法，通过自动收集每个索赔的证据来改善目前的自动自动假新闻检测方法。我们的方法从Web艺术品中提取支持证据，然后选择待视为证据组的适当文本。我们在这些证据组上使用预先训练的摘要，然后使用提取的摘要作为支持证据来帮助分类任务。我们的实验，使用机器学习和基于深度学习的方法，有助于对我们的方法进行广泛的评估。结果表明，我们的方法优于假新闻检测中的最先进方法，以在为约束-2021共享任务提供的数据集中实现99.25的F1分数。我们还释放了任何进一步研究的增强数据集，我们的代码和模型。

多文件摘要（MDS）是信息聚合的有效工具，它从与主题相关文档集群生成信息和简洁的摘要。我们的调查是，首先，系统地概述了最近的基于深度学习的MDS模型。我们提出了一种新的分类学，总结神经网络的设计策略，并进行全面的最先进的概要。我们突出了在现有文献中很少讨论的各种客观函数之间的差异。最后，我们提出了与这个新的和令人兴奋的领域有关的几个方向。

Deep Learning and Machine Learning based models have become extremely popular in text processing and information retrieval. However, the non-linear structures present inside the networks make these models largely inscrutable. A significant body of research has focused on increasing the transparency of these models. This article provides a broad overview of research on the explainability and interpretability of natural language processing and information retrieval methods. More specifically, we survey approaches that have been applied to explain word embeddings, sequence modeling, attention modules, transformers, BERT, and document ranking. The concluding section suggests some possible directions for future research on this topic.

媒体覆盖率对公众对事件的看法具有实质性影响。尽管如此，媒体网点往往偏见。偏见新闻文章的一种方法是改变单词选择。单词选择自动识别偏差是具有挑战性的，主要是由于缺乏金标准数据集和高上下文依赖性。在本研究项目中，我旨在设计数据集和方法来识别媒体偏差。为实现这一目标，我计划使用自然语言处理和深度学习的研究方法，同时使用模型，并使用心理学和语言学的分析概念。第一个结果表明了跨学科研究方法的有效性。我的愿景是设计一个系统，帮助新闻读者了解偏见造成的媒体覆盖差异。到目前为止，我最好的基于BERT的模型是在较大的标签组成的较大核查上进行预先培训，表明远程监管有可能成为偏向偏差困难任务的解决方案。

本文介绍了我们在Aaai 2022的多模态事实验证（Factifify）挑战的参与者系统。尽管最近基于文本的验证技术和大型预训练的多模式模型的跨视野和语言，但在申请方面取得了非常有限的工作自动化事实检查过程的多模式技术，特别考虑到社交媒体上的图像和视频的索赔和假新闻的普遍存在。在我们的工作中，挑战被视为多式联版征报任务并被诬陷为多级分类。提出并探索了两个基线方法，包括集合模型（组合两个Uni-Modal模型）和多模态注意力网络（在索赔和证据文件中建模图像和文本对之间的交互）。我们在这项工作中进行了调查和基准测试和基准测试的几个实验和基准测试。我们的最佳型号在排行榜中排名第一，在验证和测试集中获得0.77的加权平均f测量值。对DataSet的探索性分析也在辅助数据集上进行，并揭示了激励我们假设的突出模式和问题（例如，单词重叠，视觉着色相关性，来源偏见）。最后，我们突出了未来研究的任务和多模式数据集的挑战。

假新闻的迅速增加，这对社会造成重大损害，触发了许多假新闻相关研究，包括开发假新闻检测和事实验证技术。这些研究的资源主要是从Web数据中获取的公共数据集。我们通过三个观点调查了与假新闻研究相关的118个数据集：（1）假新闻检测，（2）事实验证，（3）其他任务;例如，假新闻和讽刺检测分析。我们还详细描述了他们的利用任务及其特征。最后，我们突出了假新闻数据集建设中的挑战以及解决这些挑战的一些研究机会。我们的调查通过帮助研究人员找到合适的数据集来促进假新闻研究，而无需重新发明轮子，从而提高了深度的假新闻研究。

自然语言推论（NLI）是自然语言处理中的热门话题研究，句子之间的矛盾检测是NLI的特殊情况。这被认为是一项困难的NLP任务，当在许多NLP应用程序中添加为组件时，其影响很大，例如问答系统，文本摘要。阿拉伯语是由于其丰富的词汇，语义歧义而检测矛盾的最具挑战性的低资源语言之一。我们创建了一个超过12K句子的数据集并命名为Arnli，这将是公开可用的。此外，我们采用了一种新的模型，该模型受到斯坦福大学矛盾检测的启发，提出了有关英语的解决方案。我们提出了一种方法，以使用矛盾向量与语言模型向量作为机器学习模型的输入来检测阿拉伯语对句子之间的矛盾。我们分析了不同传统的机器学习分类器的结果，并比较了他们在创建的数据集（Arnli）和Pheme，病态的英语数据集的自动翻译上进行了比较。使用随机森林分类器，精度为99％，60％和75％的Pheme，Sick和Arnli的最佳结果。

雇用措施恳求抄袭文本的措施是对学术诚信的严重威胁。要启用检测机释录的文本，我们会评估五个预先训练的单词嵌入模型的有效性与机器学习分类器和最先进的神经语言模型相结合。我们分析了研究论文，毕业论文和维基百科文章的预印刷品，我们使用不同的工具SpinBot和Spinnerchief释放。最佳的表演技术，啰素，平均F1得分为80.99％（F1 = 99.68％，纺纱病例的F1 = 71.64％），而人类评估员均达到纺纱病例的F1 = 78.4％，F1 = 65.6％的纺纱病例。我们表明，自动分类减轻了广泛使用的文本匹配系统的缺点，例如金风格和Plagscan。为了促进未来的研究，所有数据，代码和两个展示我们贡献的Web应用程序都公开使用。

The rapid advancement of AI technology has made text generation tools like GPT-3 and ChatGPT increasingly accessible, scalable, and effective. This can pose serious threat to the credibility of various forms of media if these technologies are used for plagiarism, including scientific literature and news sources. Despite the development of automated methods for paraphrase identification, detecting this type of plagiarism remains a challenge due to the disparate nature of the datasets on which these methods are trained. In this study, we review traditional and current approaches to paraphrase identification and propose a refined typology of paraphrases. We also investigate how this typology is represented in popular datasets and how under-representation of certain types of paraphrases impacts detection capabilities. Finally, we outline new directions for future research and datasets in the pursuit of more effective paraphrase detection using AI.

已经过了事实检查的虚假声明仍可在社交媒体上传播。为了缓解他们的持续传播，检测先前的事实检查的索赔是必不可少的。鉴于索赔，现有的工作侧重于提供由BM25检索的重新登录候选事实检查文章（FC-Temericles）进行检测的证据。然而，这些性能可能受到限制，因为它们忽略了FC-asticles的以下特征：（1）通常引用权利要求以描述所检查的事件，除了语义之外提供词法信息; （2）介绍或揭露索赔的句子模板在文章中是常见的，提供模式信息。忽略两个方面的模型仅利用语义相关性，并且可能被描述类似但无关事件的句子误导。在本文中，我们提出了一种新颖的Reranker，MTM（用于匹配的内存增强的变压器）来使用与事件（词汇和语义）和模式信息选择的关键句子进行排序FC-Tressiple。对于活动信息，我们提出了一个胭脂引导的变压器，胭脂了胭脂回归。对于模式信息，我们生成用于与句子匹配的模式向量。通过定影事件和模式信息，我们选择关键句子来表示文章，然后使用索赔，密钥句子和模式检查文章事实是否检查给定的索赔。两个真实数据集的实验表明MTM优于现有方法。人类评估证明，MTM可以捕获用于解释的关键句子。代码和数据集是https://github.com/ictmcg/mtm。

来自文本的采矿因果关系是一种复杂的和至关重要的自然语言理解任务，对应于人类认知。其解决方案的现有研究可以分为两种主要类别：基于特征工程和基于神经模型的方法。在本文中，我们发现前者具有不完整的覆盖范围和固有的错误，但提供了先验知识;虽然后者利用上下文信息，但其因果推断不足。为了处理限制，我们提出了一个名为MCDN的新型因果关系检测模型，明确地模拟因果关系，而且，利用两种方法的优势。具体而言，我们采用多头自我关注在Word级别获得语义特征，并在段级别推断出来的SCRN。据我们所知，关于因果关系任务，这是第一次应用关系网络。实验结果表明：1）该方法对因果区检测进行了突出的性能; 2）进一步分析表现出MCDN的有效性和稳健性。

The spread of misinformation is a prominent problem in today's society, and many researchers in academia and industry are trying to combat it. Due to the vast amount of misinformation that is created every day, it is unrealistic to leave this task to human fact-checkers. Data scientists and researchers have been working on automated misinformation detection for years, and it is still a challenging problem today. The goal of our research is to add a new level to automated misinformation detection; classifying segments of text with persuasive writing techniques in order to produce interpretable reasoning for why an article can be marked as misinformation. To accomplish this, we present a novel annotation scheme containing many common persuasive writing tactics, along with a dataset with human annotations accordingly. For this task, we make use of a RoBERTa model for text classification, due to its high performance in NLP. We develop several language model-based baselines and present the results of our persuasive strategy label predictions as well as the improvements these intermediate labels make in detecting misinformation and producing interpretable results.

媒体报道对公众对事件的看法具有重大影响。尽管如此，媒体媒体经常有偏见。偏见新闻文章的一种方法是改变选择一词。通过单词选择对偏见的自动识别是具有挑战性的，这主要是由于缺乏黄金标准数据集和高环境依赖性。本文介绍了Babe，这是由训练有素的专家创建的强大而多样化的数据集，用于媒体偏见研究。我们还分析了为什么专家标签在该域中至关重要。与现有工作相比，我们的数据集提供了更好的注释质量和更高的通知者协议。它由主题和插座之间平衡的3,700个句子组成，其中包含单词和句子级别上的媒体偏见标签。基于我们的数据，我们还引入了一种自动检测新闻文章中偏见的句子的方法。我们最佳性能基于BERT的模型是在由遥远标签组成的较大语料库中进行预训练的。对我们提出的监督数据集进行微调和评估模型，我们达到了0.804的宏F1得分，表现优于现有方法。