Propositional Claim Detection (NLP Datensatz)
收藏CESSDA2023-03-31 更新2024-08-03 收录
下载链接：
https://datacatalogue.cessda.eu/detail?lang=en&q=61e9ad50a2a9ad944cb2dcd6065dc094485d89b5e204cc058777cff9ec35c4df
下载链接
链接失效反馈官方服务：
资源简介：
Es handelt sich um einen natural language processing (NLP) Trainingsdatensatz. Modelle, die auf diesen Daten trainiert werden, sollen Behauptungen klassifizieren können, die wahr oder falsch sein können, also einen Wahrheitswert haben. Dies dient als Grundbaustein, um automatisiert Behauptungen aufzuspüren, die potentielle Desinformation sind. Ein Anwendungsfeld ist z.B. die Unterstützung von Faktenchecker:innen.
Insgesamt gibt es 4 Klassen: Aussage (Aussagesätze in Gegenwarts- oder Vergangenheitsform, die keine subjektive Inhalte mit sich tragen), Meinung (Aussagesätze, die subjektive Weltanschauungen mit sich tragen), Prognose (Aussagesätze, die in der Zukunftsform sind) und Sonstiges (Sätze, die keine Aussagesätze sind, also z.B. Fragen oder Befehle).
Schlagworte: Faktencheck, Natural Language Processing (NLP), Fake News, Computational Social Science, Desinformation, Computerlinguistik
Keywords: fact check, Natural Language Processing (NLP), fake news, computational social science, disinformation, computational linguistics.
提供机构：
GESIS Data Archive for the Social Sciences
