proyectos de investigación
Disargue: Few-shot Learning and Argumentation to Detect and Fight Misinformation in Social Media1>
Disargue (TED2021-130810B-C21) financiado por MCIN/AEI /10.13039/501100011033 y por la Unión Europea NextGenerationEU/ PRTR
(2022 - 2024)
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.
Organización: Ministerio de Ciencia e Innovación (MCIN)
Investigador principal: Rodrigo Agerri
Participantes:
Rodrigo Agerri, Xabier Arregi, Jeremy Barnes, Kepa Bengoetxea, Joseba Fernandez de Landa, Iker García, Olatz Perez de Viñaspre, Ander Soraluze, Olia Toporkov, Ruben Urizar