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  1. Pubblicazioni

VeryfIT - Benchmark of Fact-Checked Claims for Italian: A CALAMITA Challenge

Contributo in Atti di convegno
Data di Pubblicazione:
2024
Abstract:
Achieving factual accuracy is a known pending issue for language models. Their design centered around the interactive component of user interaction and the extensive use of “spontaneous” training data, has made them highly adept at conversational tasks but not fully reliable in terms of factual correctness. VeryfIT addresses this issue by evaluating the in-memory factual knowledge of language models on data written by professional fact-checkers, posing it as a true or false question. Topics of the statements vary but most are in specific domains related to the Italian government, policies, and social issues. The task presents several challenges: extracting statements from segments of speeches, determining appropriate contextual relevance both temporally and factually, and ultimately verifying the accuracy of the statements.
Tipologia CRIS:
04A-Conference paper in volume
Keywords:
benchmark; CALAMITA; CheckIT!; fact checking; factual knowledge; fake news; Italian
Elenco autori:
Gili J.; Patti V.; Passaro L.; Caselli T.
Autori di Ateneo:
PATTI Viviana
Link alla scheda completa:
https://iris.unito.it/handle/2318/2059279
Link al Full Text:
https://iris.unito.it/retrieve/handle/2318/2059279/1582047/123_calamita_long.pdf
Titolo del libro:
Proceedings of the Tenth Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-it 2024), Pisa, Italy, December 4-6, 2024
Pubblicato in:
CEUR WORKSHOP PROCEEDINGS
Journal
CEUR WORKSHOP PROCEEDINGS
Series
  • Dati Generali
  • Aree Di Ricerca

Dati Generali

URL

https://ceur-ws.org/Vol-3878/123_calamita_long.pdf

Aree Di Ricerca

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