MIT CSAIL的AI更正了过时的Wikipedia文章

 
英文维基百科包含超过600万篇文章，所有其他语言的合并版本超过280亿个单词，超过309种语言的5200万篇文章。 Wikipedia对于寻求知识的人来说是无与伦比的宝贵资源，但是它需要不断修剪的132,000名注册活跃月度编辑者。
为了寻找自主解决方案，麻省理工学院的研究人员开发了一种系统，该系统使用AI和机器学习来解决Wikipedia文章中的不一致之处。借助一系列算法，它可以使用网络上的最新信息来识别错误并根据需要更新文章，从而生成修改后的句子。
所讨论的算法是在包含句子对的数据集上进行训练的，其中一个句子是主张，另一个句子是相关的Wikipedia句子。每对都以以下三种方式之一进行标记：“同意”，表示句子包含匹配的事实信息; “不同意”，这意味着两者包含矛盾的信息;或“中性”，即没有足够的信息可用于任何一个标签。
系统将文章中过时的句子以及包含更新/冲突信息的“声明”句子作为输入。两种算法可以解决繁重的工作，其中包括一个事实检查分类器，该分类器经过预先训练，可以用“同意”，“不同意”或“中立”标记数据集中的每个句子对。定制的“中立屏蔽器”模块识别过时句子中的哪些词与权利要求相抵触，并删除最大化中立性所需的最小单词数，以便该对可以被标记为中立，然后在过时之后创建二进制“掩码”句子。
两个编码器/解码器框架会在掩蔽后生成最终的输出语句，以使该模型学习索赔和过时语句的压缩表示形式。然后，两个编码器/解码器协同工作，然后将不相似的单词滑入已删除单词留下的空缺位置，从而融合了权利要求中的不相似单词。
研究人员说，该系统还可以用于增强语料库，以在训练假新闻检测器时最大程度地减少偏见。一些检测器在句子对的数据集上进行训练，以通过将其与给定的证据进行匹配来学习验证要求。在这些对中，声明将使某些信息与来自维基百科的支持“证据”句子相匹配，或者将被修改为包括与证据句子相矛盾的信息。这些模型经过训练，可以通过反驳证据将主张标记为虚假，从而有助于识别虚假新闻。
在一个测试中，该团队使用了Wikipedia任务中的删除和融合技术来平衡数据集中的对并帮助减轻偏见。对于某些对，修改过的句子的虚假信息被用来重新生成支持句子的虚假证据。然后，某些关键短语同时存在于同意和不同意的句子中，这迫使模型分析更多功能。
研究人员报告说，他们的增强数据集使流行的假新闻检测器的错误率降低了13%。他们还说，在Wikipedia实验中，该系统在进行事实更新时更加准确，其输出与人类写作更加相似。