The spread of misinformation, propaganda, and flawed argumentation has been amplified in the Internet era. Given the volume of data and the subtlety of identifying violations of argumentation norms, supporting information analytics tasks, like content moderation, with trustworthy methods that can identify logical fallacies is essential. In this paper, we formalize prior theoretical work on logical fallacies into a comprehensive three-stage evaluation framework of detection, coarse-grained, and fine-grained classification. We adapt existing evaluation datasets for each stage of the evaluation. We employ three families of robust and explainable methods based on prototype reasoning, instance-based reasoning, and knowledge injection. The methods combine language models with background knowledge and explainable mechanisms. Moreover, we address data sparsity with strategies for data augmentation and curriculum learning. Our three-stage framework natively consolidates prior datasets and methods from existing tasks, like propaganda detection, serving as an overarching evaluation testbed. We extensively evaluate these methods on our datasets, focusing on their robustness and explainability. Our results provide insight into the strengths and weaknesses of the methods on different components and fallacy classes, indicating that fallacy identification is a challenging task that may require specialized forms of reasoning to capture various classes. We share our open-source code and data on GitHub to support further work on logical fallacy identification.


翻译:在互联网时代,错误、宣传和有缺陷的论据的传播已经扩大。鉴于数据数量庞大,而且查明违反论证规范的情况具有微妙性,因此,必须使用可靠方法分析信息,例如内容温和,支持信息分析任务,采用可靠方法,确定逻辑谬误。在本文件中,我们正式确定关于逻辑谬误的先前理论性工作,形成一个全面的三阶段评价框架,包括检测、粗糙和细微的分类;我们为每个评价阶段调整现有的评价数据集;我们采用三个组合,根据原型推理、实例推理和知识注入,采用强有力和可解释的方法。这些方法将语言模型与背景知识和可解释的机制相结合。此外,我们用数据扩增和课程学习的战略来处理数据宽度问题。我们的三阶段框架将先前的数据集和方法与现有任务(如宣传探测,用作总体评价测试)。我们广泛评价了我们各数据集的这些方法,侧重于其坚固性和可解释性。我们的成果为不同组成部分和谬误分析类方法的优点和弱点提供了进一步洞察。我们从不同类别和误判分解的分类,我们的任务要求分辨分析不同的分类。

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
48+阅读 · 2022年10月2日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年8月16日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员