Fact checking with large language models
| dc.contributor.advisor | Papastefanatos, George | |
| dc.contributor.advisor | Παπαστεφανάτος, Γεώργιος | |
| dc.contributor.author | Koufopoulos, Ioannis - Aris | |
| dc.contributor.author | Κουφόπουλος, Ιωάννης - Άρης | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-19T09:12:07Z | |
| dc.date.available | 2024-09-19T09:12:07Z | |
| dc.date.issued | 2024-07 | |
| dc.identifier.uri | https://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/16763 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.26267/unipi_dione/4185 | |
| dc.description.abstract | Η πρόσφατη αυξημένη εξάπλωση της παραπληροφόρησης έχει διεγείρει την έρευνα γύρω από τον τομέα της επαλήθευσης γεγονότων, ο οποίος τομέας ορίζεται ως η διαδικασία αξιολόγησης της αλήθειας ενός ισχυρισμού. Ενώ οι αυτοματοποιημένες διαδικασίες επαλήθευσης γεγονότων έχουν δει αυξανόμενο ενδιαφέρον τα τελευταία χρόνια, η ταχεία ανάπτυξη τεχνολογιών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την υποβοήθηση της αυτόματης διαδικασίας, έχουν ανοίξει τον δρόμο για την αναθεώρηση των τρεχουσών μεθόδων και προσεγγίσεων. Οι ταχείες εξελίξεις στον τομέα της βαθιάς μάθησης, μαζί με την εμφάνιση των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) έχουν παραγάγει διάφορες τεχνικές που μπορούν να αντικαταστήσουν επιτυχώς τις παραδοσιακές προσεγγίσεις επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP). Επομένως, για τους σκοπούς αυτής της διατριβής, θα χρησιμοποιήσουμε μια ήδη υπάρχουσα διαδικασία επαλήθευσης γεγονότων και θα αντικαταστήσουμε τις περισσότερες από τις μεθόδους της μεσύγχρονες αρχιτεκτονικές όπως μοντέλων ενσωμάτωσης κειμένου, που βρίσκονται συνήθως στα LLMs. Επιπλέον, θα επεκτείνουμε το σύνολο δεδομένων που δημιουργήθηκε για την αποθήκευση ισχυρισμών στην ελληνική γλώσσα και θα αντικαταστήσουμε τα μοντέλα ταξινόμησης που χρησιμοποιήθηκαν για την παραγωγή μιας απόφασης, με μοντέρνα νευρωνικά δίκτυα. Τα αποτελέσματα αυτής της διατριβής απέδειξαν ότι η προσέγγισή μας παράγει πολύ υποσχόμενα αποτελέσματα σε πολλές περιπτώσεις, συχνά φτάνοντας, και ξεπερνώντας τα αποτελέσματα που αφορούν την ακρίβεια και που παράγονται από παραδοσιακές τεχνικές NLP. Επιπλέον, η μεθοδολογία μας παρέχει σημαντικές ευκαιρίες για περαιτέρω βελτίωση, καθώς η τελική διαδικασία που καθιερώσαμε είναι ιδιαίτερα προσαρμόσιμη και παρέχει ένα γόνιμο έδαφος για επιπλέον πειραματισμό — είτε με την περαιτέρω διεύρυνση του συνόλου δεδομένων είτε με την εισαγωγή πιο αποτελεσματικών μοντέλων ενσωμάτωσης κειμένου που μπορεί να παραχθούν στο μέλλον, και μοντέλων ταξινόμησης με διαφορετικές αρχιτεκτονικές που είναι πιο αξιόπιστες στην ανίχνευση προτύπων. | el |
| dc.format.extent | 73 | el |
| dc.language.iso | en | el |
| dc.publisher | Πανεπιστήμιο Πειραιώς | el |
| dc.rights | Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/gr/ | * |
| dc.title | Fact checking with large language models | el |
| dc.title.alternative | Έλεγχος γεγονότων με την χρήση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων | el |
| dc.type | Master Thesis | el |
| dc.contributor.department | Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Πληροφορικής | el |
| dc.description.abstractEN | The recently increased focus on misinformation has stimulated research in fact checking, the task of assessing the truthfulness of a claim. While automated fact checking pipelines have seen a growing interest over the past few years, the rapid development of technologies that can be utilized to aid the automated pipeline, have paved the way for the revision of the current methods and approaches. The swift advancements in the field of deep learning, along with the emergence of the large language models (LLMs) have produced various techniques that can successfully replace traditional natural language processing (NLP) approaches. Thus, for the purposes of this thesis, we will employ an already established fact checking pipeline, and replace most of its methods with modern architectures, such as text embedding models, that are commonly found in LLMs. Furthermore, we will expand the dataset that was constructed for the purpose of storing Greek language statements and replace the classification models that were utilized to produce a verdict, with cutting-edge neural networks. The results of this dissertation proved that our approach produces very promising results in many cases, often reaching and surpassing the accuracy results produced by traditional NLP techniques. Furthermore, our methodology allows for considerable opportunities for further enchantment, since the final pipeline that we established is highly customisable and provides a breeding ground for additional experimentation—either by further enlarging the dataset or by introducing more effective text embedding models that may be produced in the future, and classification models with different architectures that are more reliable in capturing patterns. | el |
| dc.corporate.name | Ερευνητικό κέντρο ΑΘΗΝΑ | el |
| dc.contributor.master | Κυβερνοασφάλεια και Επιστήμη Δεδομένων | el |
| dc.subject.keyword | Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα | el |
| dc.subject.keyword | Αυτόματη επαλήθευση γεγονότων | el |
| dc.subject.keyword | Μοντέλα ενσωμάτωσης κειμένου | el |
| dc.subject.keyword | Ελληνικό σύνολο δεδομένων επαλήθευσης ισχυρισμών | el |
| dc.date.defense | 2024-07-16 |
Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο
Αυτό το τεκμήριο εμφανίζεται στις ακόλουθες συλλογές
-
Τμήμα Πληροφορικής
Department of Informatics
Εκτός από όπου διευκρινίζεται διαφορετικά, το τεκμήριο διανέμεται με την ακόλουθη άδεια:
Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα
Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα