Eine Übersicht über automatisiertes Faktenchecken

Abstract Faktenchecken ist aufgrund der Geschwindigkeit, mit der sowohl Informationen als auch Fehlinformationen im modernen Medienökosystem verbreitet werden können, zunehmend wichtig geworden. Daher erforschen Wissenschaftler, wie Faktenchecken automatisiert werden kann, unter Verwendung von Techniken basierend auf natürlicher Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen, Wissensrepräsentation und Datenbanken, um die Wahrhaftigkeit von Behauptungen automatisch vorherzusagen. In diesem Papier geben wir einen Überblick über automatisiertes Faktenchecken, das aus der natürlichen Sprachverarbeitung stammt, und diskutieren dessen Verbindungen zu verwandten Aufgaben und Disziplinen. Dabei präsentieren wir einen Überblick über bestehende Datensätze und Modelle, mit dem Ziel, die verschiedenen gegebenen Definitionen zu vereinheitlichen und gemeinsame Konzepte zu identifizieren. Abschließend heben wir Herausforderungen für zukünftige Forschungen hervor.