A Contrastive Learning Method for Automated Fact-Checking

최근 온라인 오정보 확산이 증가하면서 실시간 판단이 가능한 자동화 팩트체킹의 중요성이 강조되고 있다. 이 연구는 한국어 기반의 자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 기술을 제안한다. 제안 방법은 주어진 주장의 진위 여부를 판단할 수 있도록 하는 근거 문장과 유사한 문장을 긍정 샘플로 사용한다. 성능 평가 실험을 통해 제안 방법이 사전학습 언어모델 미세조정, SimCSE 등 기존 방법에 비해 주어진 주장의 근거 문장을 찾는 문장 선택 단계에 있어 효과적임을 보였다. 이 연구는 자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 기술의 가능성을 보인다.