III: Small: Collaborative Research: Towards End-to-End Computer-Assisted Fact-Checking
III:小型:协作研究:走向端到端计算机辅助事实核查
基本信息
- 批准号:1718398
- 负责人:
- 金额:$ 17.85万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2017
- 资助国家:美国
- 起止时间:2017-09-01 至 2021-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This project will develop ClaimBuster, an end-to-end system for computer-assisted fact-checking. This system will monitor live discourses, social media, and news to catch factual claims, detect matches with a curated repository of fact-checks from professionals, and deliver the matches instantly to readers and viewers. For various types of new claims not checked before, ClaimBuster will automatically check them against knowledge databases and report if they are truthful. For novel claims where humans must be brought into the loop, the system will provide algorithmic and computational tools to assist laypersons and professionals in understanding and vetting the claims. ClaimBuster, upon completion of the proposed work, is positioned to become the first-ever automated fact-checking system for use on a broad spectrum of factual claims. Its use will be expanded to verify claims in various types of narratives, discourses and documents such as sports news, legal documents, and financial reports. It can benefit a large base of potential users including consumers, publishers, corporate competitors, and legal professionals, among others. It directly benefits consumers by improving information accuracy and transparency. It helps news organizations speed their fact-checking process and also ensure the accuracy of their own news stories. Businesses can use ClaimBuster to identify falsehoods in their competitors' and their own reports and press releases. It also assists professionals such as lawyers in verifying documents.ClaimBuster will use database query, data mining, and natural language processing techniques to aid fact-checking. The detailed research tasks in this project will be as follows. (1) Investigate how to model factual claims and produce their internal representations. For this, the team will create taxonomies of claim templates in different domains, categorize claims based on the taxonomies, and generate internal representations through semantic parsing of the claims' textual forms. Such domain-specific modeling and internal representation of claims will enable novel methods and systematic, coherent solutions for other components of the system. (2) For algorithmic fact-checking, they will devise novel methods for translating claims into structured queries, keyword queries and natural language questions. Results of these queries over general and domain-specific databases and knowledge graphs will be compared with the answers embedded in the claims themselves, to verify if the claims check out. (3) By viewing claims as parameterized queries, they will develop methods based on perturbation analysis to find counter-arguments to claims and to find "interesting" factlets from datasets. These results will help ClaimBuster in identifying "cherry-picking" claims -- claims that are correct but misleading.
该项目将开发ClaimBuster,这是一个端到端的计算机辅助事实核查系统。该系统将监控实时话语,社交媒体和新闻,以捕捉事实主张,检测与专业人士事实检查库的匹配,并立即将匹配内容提供给读者和观众。对于之前没有检查过的各种类型的新索赔,ClaimBuster将自动根据知识数据库进行检查,并报告它们是否真实。对于必须将人类带入循环的新颖索赔,该系统将提供算法和计算工具,以帮助外行和专业人员理解和审查索赔。ClaimBuster在完成拟议的工作后,将成为有史以来第一个用于广泛事实索赔的自动事实核查系统。它的使用将扩大到验证各种类型的叙述,话语和文件,如体育新闻,法律的文件和财务报告中的声明。它可以使大量的潜在用户受益,包括消费者、出版商、企业竞争对手和法律的专业人士等。它通过提高信息的准确性和透明度直接使消费者受益。它可以帮助新闻机构加快事实核查过程,并确保自己的新闻报道的准确性。企业可以使用ClaimBuster来识别竞争对手和自己的报告和新闻稿中的虚假信息。它还帮助律师等专业人士核实文件。ClaimBuster将使用数据库查询,数据挖掘和自然语言处理技术来帮助事实核查。本课题的具体研究任务如下。(1)研究如何对事实主张进行建模并产生其内部表示。为此,该团队将在不同领域中创建索赔模板的分类,基于分类对索赔进行分类,并通过对索赔文本形式的语义解析生成内部表示。这种特定领域的建模和索赔的内部表示将为系统的其他组件提供新颖的方法和系统的,连贯的解决方案。(2)对于算法事实核查,他们将设计新的方法,将索赔转换为结构化查询,关键字查询和自然语言问题。这些对通用和特定领域数据库和知识图谱的查询结果将与索赔本身中嵌入的答案进行比较,以验证索赔是否符合要求。(3)通过将索赔视为参数化查询,他们将开发基于扰动分析的方法,以找到索赔的反驳论点,并从数据集中找到“有趣”的小事实。这些结果将有助于索赔克星在确定“樱桃采摘”索赔-索赔是正确的,但误导。
项目成果
期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
QAGView: Interactively Summarizing High-Valued Aggregate Query Answers
QAGView:交互式总结高价值聚合查询答案
- DOI:10.1145/3183713.3193566
- 发表时间:2018
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Wen, Yuhao;Zhu, Xiaodan;Roy, Sudeepa;Yang, Jun
- 通讯作者:Yang, Jun
Learning to Sample: Counting with Complex Queries
学习采样:使用复杂查询进行计数
- DOI:10.14778/3368289.3368302
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:2.5
- 作者:Walenz, Brett;Sintos, Stavros;Roy, Sudeepa;Yang, Jun
- 通讯作者:Yang, Jun
Introduction to the Special Issue on Combating Digital Misinformation and Disinformation
打击数字错误信息和虚假信息特刊简介
- DOI:10.1145/3321484
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hassan, Naeemul;Li, Chengkai;Yang, Jun;Yu, Cong
- 通讯作者:Yu, Cong
Guided Bayesian Optimization to AutoTune Memory-Based Analytics
- DOI:10.1109/icdew.2019.00-22
- 发表时间:2019-04
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Mayuresh Kunjir
- 通讯作者:Mayuresh Kunjir
I-Rex: Interactive Relational Query Explainer for SQL
I-Rex:SQL 交互式关系查询解释器
- DOI:10.14778/3415478.3415528
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:2.5
- 作者:Miao, Zhengjie;Chen, Tiangang;Bendeck, Alexander;Day, Kevin;Roy, Sudeepa;Yang, Jun
- 通讯作者:Yang, Jun
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Jun Yang其他文献
脑电相位同步与频带能量相结合识别运动想象模式
- DOI:
- 发表时间:
2016 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Jun Yang;Xin Xiong;Huiwen Sun;Zhengtao Yu - 通讯作者:
Zhengtao Yu
分枝杆菌感染过程中自噬与免疫反应的负反馈调节
- DOI:
- 发表时间:
2016 - 期刊:
- 影响因子:3.1
- 作者:
Jun Yang;Joanna Yuan;Yeqiang Liu;Degang Yang - 通讯作者:
Degang Yang
Mobile Phone Based Healthcare Platform for Assisting Lung Cancer Prevention
手机医疗平台协助肺癌预防
- DOI:
- 发表时间:
2012 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Jun Yang;Jing Liu;Bo Chen - 通讯作者:
Bo Chen
CT values of contrast-enhanced CBBCT: A useful diagnostic tool for benign and malignant breast lesions
增强 CBBCT 的 CT 值:乳腺良恶性病变的有用诊断工具
- DOI:
- 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:1.3
- 作者:
Wei Wei;X. Yi;Jun Yang;H. Liao;Danke Su - 通讯作者:
Danke Su
Efficacy and Safety of Tongning Gel for Knee Osteoarthritis: A Multicentre, Randomized, Double-Blinded, Parallel, Placebo-Controlled, Clinical Trial
通宁凝胶治疗膝骨关节炎的疗效和安全性:多中心、随机、双盲、平行、安慰剂对照临床试验
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Ye Zhao;Zhibi Shen;J. Ge;W. Liu;Jun Yang;Cheng;Mingshui Lu;Lin Shen;H. Yin;Y. Chen;Zhi Li;Qing Sun;L. Xie;Wei;Y. Zheng;H. Zhan - 通讯作者:
H. Zhan
Jun Yang的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Jun Yang', 18)}}的其他基金
Modulator-free Performance-Oriented Control (MfPOC) for Direct Electric Drives
用于直接电力驱动的无调制器性能导向控制 (MfPOC)
- 批准号:
EP/W027283/1 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Research Grant
III: Small: Helping Novices Learn and Debug Relational Queries
三:小:帮助新手学习和调试关系查询
- 批准号:
2008107 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Continuing Grant
III: Small: Durability Queries in Databases
III:小:数据库中的持久性查询
- 批准号:
1814493 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
SPX: Enabling Scalable Synchronizations for General Purpose GPUs
SPX:为通用 GPU 启用可扩展同步
- 批准号:
1725657 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
SHF: Small: Approximate-Computing Enabled Robust 3D NAND Flash Memories
SHF:小型:支持近似计算的稳健 3D NAND 闪存
- 批准号:
1718080 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
SHF: Small: Architectural Support for Reliable ReRAM Crossbar Memory
SHF:小型:对可靠 ReRAM 交叉开关内存的架构支持
- 批准号:
1617071 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: DBMS+: Management System for the Next-Generation Database
III:小型:DBMS:下一代数据库管理系统
- 批准号:
1423124 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Medium: Collaborative Research: From Answering Questions to Questioning Answers (and Questions)---Perturbation Analysis of Database Queries
III:媒介:协作研究:从回答问题到质疑答案(和问题)——数据库查询的扰动分析
- 批准号:
1408846 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Continuing Grant
SHF: Small: A Brick in the Wall: Achieving Yield, Performance and Density Effective DRAM Beyond 22nm Technology
SHF:小型:墙上的砖:实现超越 22 纳米技术的良率、性能和密度有效 DRAM
- 批准号:
1422331 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Cumulon: Easy and Efficient Statistical Big-Data Analysis in the Cloud
III:小:Cumulon:云端轻松高效的统计大数据分析
- 批准号:
1320357 - 财政年份:2013
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Continuing Grant
相似国自然基金
昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
- 批准号:n/a
- 批准年份:2022
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
- 批准号:32000033
- 批准年份:2020
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
- 批准号:31972324
- 批准年份:2019
- 资助金额:58.0 万元
- 项目类别:面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
- 批准号:81900988
- 批准年份:2019
- 资助金额:21.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
- 批准号:31870821
- 批准年份:2018
- 资助金额:56.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
- 批准号:31802058
- 批准年份:2018
- 资助金额:26.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
- 批准号:31772128
- 批准年份:2017
- 资助金额:60.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
- 批准号:81704176
- 批准年份:2017
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
- 批准号:91640114
- 批准年份:2016
- 资助金额:85.0 万元
- 项目类别:重大研究计划
相似海外基金
Collaborative Research: III: Small: High-Performance Scheduling for Modern Database Systems
协作研究:III:小型:现代数据库系统的高性能调度
- 批准号:
2322973 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: High-Performance Scheduling for Modern Database Systems
协作研究:III:小型:现代数据库系统的高性能调度
- 批准号:
2322974 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: A DREAM Proactive Conversational System
合作研究:III:小型:一个梦想的主动对话系统
- 批准号:
2336769 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: A DREAM Proactive Conversational System
合作研究:III:小型:一个梦想的主动对话系统
- 批准号:
2336768 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Multiple Device Collaborative Learning in Real Heterogeneous and Dynamic Environments
III:小:真实异构动态环境中的多设备协作学习
- 批准号:
2311990 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Reconstruction of Diffusion History in Cyber and Human Networks with Applications in Epidemiology and Cybersecurity
合作研究:III:小:重建网络和人类网络中的扩散历史及其在流行病学和网络安全中的应用
- 批准号:
2324770 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Physics Guided Graph Networks for Modeling Water Dynamics in Freshwater Ecosystems
合作研究:III:小型:用于模拟淡水生态系统中水动力学的物理引导图网络
- 批准号:
2316306 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Efficient and Robust Multi-model Data Analytics for Edge Computing
协作研究:III:小型:边缘计算的高效、稳健的多模型数据分析
- 批准号:
2311596 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Efficient and Robust Multi-model Data Analytics for Edge Computing
协作研究:III:小型:边缘计算的高效、稳健的多模型数据分析
- 批准号:
2311598 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: III: Small: Reconstruction of Diffusion History in Cyber and Human Networks with Applications in Epidemiology and Cybersecurity
合作研究:III:小:重建网络和人类网络中的扩散历史及其在流行病学和网络安全中的应用
- 批准号:
2324769 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 17.85万 - 项目类别:
Standard Grant