Quin

クイン

大規模なファクトチェックと質問応答のための使いやすいフレームワーク。 [デモ]

使用法

プロジェクトは Python 3.7でテストされました。セットアップと実行については、次のとおりです。

1. モデルの重みをダウンロードし、 models/weightsフォルダーに抽出します。

• NLIモデルと
• Dense Encoder M (QA とファクトチェックのマルチタスク) または
• Dense Encoder FC (ファクトチェック用のシングルタスク) または
• Dense Encoder QA (質問応答のシングルタスク)

2. 必要なパッケージをインストールします。

 pip3 install -r requirements.txt

3. ドキュメントのリストにインデックスを付けます。

 python quin.py --index example_docs.jsonl

4. Flask API を提供します。

 python quin.py --port 1234

データセット

• Factual-NLI データセット
• COVID-19 ニュース データセット

参考文献

 @inproceedings{samarinas2021improving,
  title={Improving Evidence Retrieval for Automated Explainable Fact-Checking},
  author={Samarinas, Chris and Hsu, Wynne and Lee, Mong Li},
  booktitle={Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Demonstrations},
  pages={84--91},
  year={2021}
}

@inproceedings{samarinas2020latent,
  title={Latent Retrieval for Large-Scale Fact-Checking and Question Answering with NLI training},
  author={Samarinas, Chris and Hsu, Wynne and Lee, Mong Li},
  booktitle={2020 IEEE 32nd International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)},
  pages={941--948},
  year={2020},
  organization={IEEE}
}

ライセンス

Quin は MIT ライセンスに基づいてライセンスされており、Factual-NLI データセットは Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) ライセンスに基づいてライセンスされています。