Streszczenie (autorskie):

Automatyczna ocena wiarygodności tekstu jest ostatnio niezwykle popularnym zadaniem NLP, dla którego proponuje się wiele rozwiązań ewaluowanych na podstawie dokładności klasyfikacji. Tymczasem niewiele uwagi poświęca się scenariuszom wdrożenia tego typu modeli, które gwarantowałyby zgodne z oczekiwaniami ograniczenie rozprzestrzeniania się dezinformacji. W ramach wystąpienia przedstawione będą prace, w ramach których zaimplementowano dwa tego typu modele w formie rozszerzenia do przeglądarki internetowej i zbadano ich interakcję z użytkownikami, co pozwoliło odpowiedzieć na kilka ważnych pytań. Jak można skompresować duże modele klasyfikacji tekstu, aby wdrożyć je w środowisku o niewielkich zasobach? Jakie techniki wizualizacji i wyjaśniania modeli są najbardziej efektywne we współpracy z człowiekiem? Czy korzystanie z takich narzędzi w istocie zwiększa zdolność do rozpoznawania treści „fake news”?