[DS Interface] Mining an “anti-knowledge base” from Wikipedia updates with applications to fact chec

- 발표자: 박사과정 4학기 이새롬

본 논문은 Misinformation을 식별하기 위해 negative knowledge라고 일컫는 Anti-knowledge base 방식으로 Factual mistake를 식별하는 multi-stage pipeline을 제시하는 논문이다. 대규모 활성 사용자 수를 보유한 커뮤니티인 위키피디아의 업데이트 로그 데이터를 사용하여 원본 문장과 업데이트된 문장의 pair set의 [주어(S), 서술어(P), 목적어(O)] triple을 추출하고, 이를 웹 콘텐츠 상의 내용과 연관시켜 EM(Expectation-Maximization) 방식의 확률모델을 통해 likelihood of corrections를 계산한다. 또한, 추출된 triple에 대한 품질 스코어를 계산하고, 웹의 사용자가 실수를 하는 이유에 대한 몇 가지 가설을 테스트하여 Anti-knowledge base가 웹에서 factual mistake를 찾는 데 사용될 수 있음을 확인한다.

-논문 링크: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.14778/3372716.3372727

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