FakeSumm
收藏arXiv2024-01-09 更新2024-08-06 收录
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http://arxiv.org/abs/2401.04481v1
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资源简介：
FakeSumm数据集由印度理工学院海得拉巴分校、帕蒙尼克、格拉斯哥大学和LDRP技术与研究学院合作创建，旨在通过对抗性提示技术生成用于检测错误信息的数据集。该数据集包含约5000条正确新闻摘要和1000条包含错误信息的新闻摘要，覆盖多种错误类型，如虚构、错误归属、不准确的量化数据和误导性陈述。创建过程中，研究者利用大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）生成摘要，并通过精心设计的提示控制错误信息的类型和程度。FakeSumm数据集的应用领域主要集中在提高自动错误信息检测系统的性能，以应对日益增长的社交媒体错误信息问题。
提供机构：
印度理工学院海得拉巴分校, 印度; 帕蒙尼克, 美国; 格拉斯哥大学, 英国; LDRP技术与研究学院, 印度
创建时间：
2024-01-09
