Seminaria w Instytucie Podstaw Informatyki PAN

Streszczenie (autorskie):

Wyobraźmy sobie dwóch graczy w kasynie. Pierwszy z nich, notuje w zeszycie wyniki poprzednich losowań i na ich podstawie stara się przewidzieć kolejne. Drugi hazardzista, do swoich przewidywań dodatkowo używa monety, która służy mu jako "losowa porada". Przy założeniu, że mowa o uczciwym kasynie, obaj hazardziści powinni mieć taką samą szansę wygrania. Co jednak, jeśli wyniki losowań są z góry zdeterminowane i jedynie z każdą chwilą ujawniane hazardzistom? Czy możliwa jest sytuacja, w której pewien probabilistyczny hazardzista będzie lepszy od każdego deterministycznego? W trakcie referatu odpowiem na to pytanie twierdząco, w ramach pewnego konkretnego modelu z algorytmicznej losowości. Wynik został uzyskany wraz Laurentem Bienvenu i Valentino Delle Rose w ramach projektu OPUS realizowanego w IPI PAN.

Streszczenie (autorskie):

Kłamstwo jest integralną częścią codziennej komunikacji zarówno w formie pisemnej, jak i ustnej. W niniejszym wystąpieniu przedstawimy wyniki uzyskane na zbiorze blisko 1500 prawdziwych i fałszywych wypowiedzi, z których połowa to transkrypcje, a druga połowa to wypowiedzi pisemne, pochodzące z prawdopodobnie największego badania nad kłamaniem w języku polskim. W pierwszej części referatu zbadamy różnice między twierdzeniami prawdziwymi i fałszywymi: sprawdzimy, czy różnią się pod względem złożoności i wydźwięku, a także cech takich jak długość wypowiedzi, konkretność i rozkład części mowy. W drugiej części referatu opowiemy o budowaniu modeli, które automatycznie odróżniają prawdziwe od fałszywych wypowiedzi, uwzględniając proste podejścia, jak modele trenowane na cechach słownikowych, jak i bardziej złożone, pre-trenowane sieci neuronowe typu transformer. Opowiemy także o próbie wykrywania kłamania z wykorzystaniem metod automatycznego fact-checkingu i przedstawimy wstępne wyniki prac nad interpretowalnością (objaśnialnością) modeli wykrywających kłamanie.