GESIS Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften: Homepage aufrufen
Forschungsdaten

Propositional Claim Detection (NLP Datensatz)

Nenno, Sami
GESIS, Köln. Datenfile Version 1.0.0, https://doi.org/10.7802/2538
Weitere Titel (Typ): Claim Detection (Alternative title) | Public Interest AI (Project title)
Abstract: Es handelt sich um einen natural language processing (NLP) Trainingsdatensatz. Modelle, die auf diesen Daten trainiert werden, sollen Behauptungen klassifizieren können, die wahr oder falsch sein können, also einen Wahrheitswert haben. Dies dient als Grundbaustein, um automatisiert Behauptungen aufzuspüren, die potentielle Desinformation sind. Ein Anwendungsfeld ist z.B. die Unterstützung von Faktenchecker:innen. Insgesamt gibt es 4 Klassen: Aussage (Aussagesätze in Gegenwarts- oder Vergangenheitsform, die keine subjektive Inhalte mit sich tragen), Meinung (Aussagesätze, die subjektive Weltans ... mehr
Verfügbarkeit: Freier Zugang (mit Registrierung)
Lizenz: CC BY-SA 4.0: Attribution – ShareAlike (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de)
Fachgebiet: [Information Science [=] Science and Engineering, Applied Sciences [=] Mass Communication]
Themen: Desinformation | Computerlinguistik

Methodologie

Erhebungszeitraum: 2022-09; 2022-12
Untersuchungsgebiet: [Germany / DE]

Bibliographische Angaben

Primärforschende, Institution: Nenno, Sami; Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft
Publikationsjahr: 2023
DOI: 10.7802/2538
Studiennummer: SDN-10.7802-2538
Herausgeber: GESIS, Köln

Versionen

Aktuelle Version: 1.0.0, https://doi.org/10.7802/2538

Zitieren

Nenno, Sami (2023). Propositional Claim Detection (NLP Datensatz). GESIS, Köln. Datenfile Version 1.0.0, https://doi.org/10.7802/2538.

Download