Disargue: Few-shot Learning and Argumentation to Detect and Fight Misinformation in Social Media

Deskribapen motza, derrigorrezkoa proiektuak logorik ez badu (eu):

Disargue (TED2021-130810B-C21) MCIN/AEI /10.13039/501100011033 eta Europar Batasunaren NextGenerationEU/ PRTR-ek finantzatuta

Deskribapen motza, derrigorrezkoa proiektuak logorik ez badu (en):

Disargue (TED2021-130810B-C21) funded by MCIN/AEI /10.13039/501100011033 and by European Union NextGenerationEU/ PRTR

Deskribapena (en):

DISARGUE will improve the interaction of domain-experts (fact-checkers, journalists) with AI systems to detect and fight disinformation by allowing them to: (i) better understand the decisions taken by the system and, (ii) to deploy NLG-based natural language argumentation techniques to counteract misinformation in social media in a real time manner. While current misinformation detection and fact-checking systems are obtaining good classification performance, their ability to explain how they achieve their predictions remains highly problematic. The science to technology breakthrough of DISARGUE focuses on generating argumentation to explain, in the multimodal and multilingual detection phase, the decisions taken by the AI system thereby supporting domain-experts to make informative decisions in their day-to-day fact-checking activities. Furthermore, it will address, in the mitigation phase, the counteracting of disinformation by generating automatic counter-arguments with the aim of mitigating the effects of the spreading of misinformation. Finally, by experimenting on socially/domain-expert guided argumentation generation by few-shot learning, it will help to generate high performing and deployable technology for each of the domains/topics of interest related to misinformation. DISARGUE opens a new and exciting avenue of research in AI-based explanatory argumentation to fight misinformation.

Deskribapen motza, derrigorrezkoa proiektuak logorik ez badu (es):

Disargue (TED2021-130810B-C21) financiado por MCIN/AEI /10.13039/501100011033 y por la Unión Europea NextGenerationEU/ PRTR

Deskribapena (es):

DISARGUE mejorará la interacción de los expertos en dominios (verificadores de datos, periodistas) con los sistemas de IA para detectar y combatir la desinformación al permitirles: (i) comprender mejor las decisiones tomadas por el sistema y, (ii) implementar técnicas de argumentación en lenguaje natural basadas en NLG para contrarrestar la desinformación en las redes sociales en tiempo real. Si bien los sistemas actuales de detección de información errónea y verificación de hechos están obteniendo un buen rendimiento de clasificación, su capacidad para explicar cómo logran sus predicciones sigue siendo muy problemática. El avance de la ciencia a la tecnología de DISARGUE se centra en generar argumentación para explicar, en la fase de detección multimodal y multilingüe, las decisiones tomadas por el sistema de IA, apoyando así a los expertos del dominio para tomar decisiones informativas en su verificación de hechos del día a día. ocupaciones. Además, abordará, en la fase de mitigación, la lucha contra la desinformación mediante la generación de contraargumentos automáticos con el fin de mitigar los efectos de la difusión de información errónea. Finalmente, al experimentar con la generación de argumentación guiada por expertos en dominios/sociales mediante el aprendizaje de pocos disparos, ayudará a generar tecnología de alto rendimiento y despliegue para cada uno de los dominios/temas de interés relacionados con la desinformación.

Kode ofiziala:

Disargue (TED2021-130810B-C21) financiado por MCIN/AEI /10.13039/501100011033 y por la Unión Europea NextGenerationEU/ PRTR

Ikertzaile nagusia:

Rodrigo Agerri

Erakundea:

Ministerio de Ciencia e Innovación (MCIN)

Saila:

LSI

Hasiera data:

2022/12/01

Bukaera data:

2025/09/30