Начало учебного года в США совпало с семинаром в Университете Тафтса по автоматизации процесса оценки качества статей Википедии и ее информационных источников в различных языковых версиях. Мероприятие состоялось 7 сентября 2023 года в Центре Джойс Каммингс (JCC). Это первый дискуссионный семинар (коллоквиум) в Университете Тафтса в 2023/2024 учебном году. Более подробную информацию о семинарах с участием приглашенных докладчиков, обсуждающих проблемы исследований и последние достижения в области компьютерных наук, можно найти на веб-сайте Университета Тафтса.
Автоматическая оценка качества Википедии
Википедия — один из крупнейших источников информации в мире с миллионами статей на многих языках. Эта энциклопедия предлагает свободный и открытый доступ к огромному количеству информации практически по любой теме. Благодаря этому люди во всем мире могут получить знания, которые раньше у них не было возможности узнать. Кроме того, содержимое этой общедоступной энциклопедии помогает улучшить различные веб-сайты (например, поисковые системы Google и Яндекс, ChatGPT и т.д.).
Википедия создается волонтерами со всего мира, что делает ее динамичной и постоянно развивающейся. Эта модель сотрудничества позволяет быстро обновлять и корректировать информацию. Ежедневно в эту энциклопедию выходит более полумиллиона новых изданий. Ручная оценка всех этих изменений в режиме реального времени является серьезной проблемой.
В Википедии существуют определенные стандарты оценки качества контента. Однако критерии оценки могут различаться в зависимости от языковой версии и могут меняться со временем. Более того, оценка качества информации — во многом субъективный процесс, зависящий от интерпретации и опыта отдельных редакторов этой энциклопедии. Поэтому оценка статей Википедии часто требует диалога и консенсуса среди сообщества.
Автоматизация процесса оценки качества информации Википедии может существенно способствовать повышению качества контента, эффективности работы редакторов и авторитета платформы в целом. Хорошо спроектированные алгоритмы не имеют эмоций, предвзятости или предвзятости, что может помочь обеспечить более объективную оценку качества информации. Кроме того, автоматизация позволяет проводить единую и последовательную оценку качества статей на основе установленных критериев, что способствует большей последовательности в оценке контента. Благодаря автоматизации также можно собирать и анализировать большие объемы данных о качестве информации, что может дать ценные советы по областям, требующим улучшения, и направлениям дальнейшего развития платформы. Кроме того, автоматизация может помочь избавить пользователей Википедии от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на более сложных аспектах редактирования и модерации.
Специально подготовленные инструменты позволяют сразу выявить потенциальные проблемы, такие как вандализм, нежелательный контент или дезинформация, что позволяет быстрее реагировать и улучшать качество контента. Эти инструменты могут предоставить редакторам ценную обратную связь в режиме реального времени, помогая им создавать и редактировать статьи в соответствии с рекомендациями Википедии. Кроме того, автоматические системы рейтинга статей Википедии и ее источников информации могут быть интегрированы с другими инструментами и платформами, что позволяет лучше использовать технологии для улучшения качества контента.
Также важно помнить, что сообщество Википедии состоит из множества добровольцев, которые обычно вручную просматривают и исправляют контент. В случае значительной активности по размещению ложной информации или массовому вандализму автоматические инструменты могут служить первой линией защиты, быстро выявляя и реагируя на нежелательные изменения.
Ключевым аспектом качества контента в Википедии является принцип проверяемости информации. Это означает, что каждое утверждение в статьях этой энциклопедии должно быть основано на надежном источнике информации. Автоматизация процесса оценки источников может помочь быстро выявить потенциально ненадежные, устаревшие или не соответствующие академическим стандартам источники, позволяя редакторам сосредоточиться на их проверке или замене более заслуживающими доверия источниками. Кроме того, во времена увеличения количества фейковых новостей автоматическая оценка источников может быстро обнаружить и пометить информацию, основанную на сомнительных источниках, предотвращая ее распространение. Кроме того, новые редакторы Википедии могут не знать, какие источники являются наиболее надежными в конкретной области. Автоматическая оценка источника может предоставить им руководство и рекомендации, помогая им выбрать подходящие исходные материалы.
В презентации также были представлены инструменты, которые на основе научных исследований и больших массивов данных позволяют автоматически оценивать качество статей Википедии и оценку источников информации в этой энциклопедии. Один из таких инструментов позволяет сравнивать и интегрировать информацию из различных открытых многоязычных источников, таких как Википедия, Викиданные, DBpedia и других. В частности, были представлены следующие общедоступные инструменты:
- ВикиРанк – оценка качества и популярности статей Википедии на разных языках.
- BestRef – оценка источников информации Википедии в разных языковых версиях.
- GlobalFactSyncRE – синхронизация фактических данных из Википедии, Викиданных и внешних источников данных.
DBpedia и Викиданные
В презентации также были представлены некоторые возможности открытых семантических баз знаний, тесно связанных с Википедией – DBpedia и Викиданные (Wikidata). В то время как DBpedia фокусируется на извлечении данных Википедии в более удобную для машин форму, Викиданные служат центральной базой данных, поддерживающей все проекты Викимедии на разных языках. В совокупности эти инициативы способствуют расширению доступа к знаниям на более структурированной основе. Улучшение качества Википедии может способствовать улучшению этих семантических баз знаний.
Википедия, Викиданные и DBpedia — это открытые ресурсы, контент которых можно использовать для различных целей. Лучшее качество этих ресурсов может способствовать улучшению других услуг, использующих открытые данные. Ниже приведен список примеров веб-сайтов и приложений, которые могут использовать Википедию, DBpedia и Викиданные:
- Поисковые системы Интернета: индексирование и интеграция контента из этих баз данных для улучшения результатов поиска.
- Семантические поисковые системы: создание поисковых систем, которые понимают контекст запроса, используя структурированные данные из DBpedia или Wikidata.
- Обработка естественного языка (NLP): использование контента для обучения языковых моделей или синтаксического анализа.
- Образовательные приложения: использование контента для создания учебных материалов. Например, приложение использует статьи Википедии, чтобы представить пользователю интерактивную хронологию важных исторических событий, одновременно обеспечивая более глубокие знания с помощью ссылок на полные записи.
- Системы рекомендаций: можно использовать данные из этих источников, чтобы рекомендовать статьи или связанные темы. Например, анализируя предпочтения пользователя, система предлагает фильмы (или игры, книги и т. д.) по актерам, режиссерам или жанрам, используя информацию из DBpedia или Викиданных, а затем предлагает ссылки на соответствующие записи в Википедии для более глубокого понимания. контекст.
- Создание обучающих игр: использование данных для создания викторин, настольных или компьютерных игр с вопросами на основе содержания этих баз данных.
- Разработка тематических историй: например, образовательных маршрутов или туристических поездок на основе материалов из Википедии.
- Облака знаний и онтологии: для создания семантических баз знаний. Например, корпорации могут использовать данные из DBpedia и Wikidata для создания персонализированных облаков знаний, которые объединяют отраслевую информацию с общими знаниями, позволяя сотрудникам быстро получать доступ к согласованным и актуальным данным.
- Виртуальные помощники и чат-боты: эти источники можно использовать для предоставления ответов на вопросы пользователей. Например, виртуальный помощник использует онтологии из DBpedia для понимания семантических связей между различными темами, что обеспечивает более гибкое и контекстно-богатое взаимодействие с пользователем.
- Сервисы анализа данных: анализируйте и визуализируйте данные из этих источников. Например, такие веб-сайты могут использовать историю редактирования Википедии для отслеживания и анализа наиболее часто обновляемых тем, что может указывать на растущий интерес к определенному событию или теме в мире.
- Сетевой анализ: используя DBpedia и Викиданные, веб-сайты могут создавать сети связей между различными объектами (например, людьми, местами, событиями), что позволяет глубже понять отношения и закономерности, возникающие в сложных наборах. данные.
- Приложения для изучения языков: использование контента для создания учебных материалов для разных языков. Например, пользователям могут быть представлены статьи Википедии на двух языках одновременно, что позволяет сравнивать лингвистические структуры и лучше понимать контекст перевода.
- Научные исследования: исследователи могут использовать эти данные для анализа, изучения и создания новых знаний. Например, используя DBpedia и Викиданных для создания специализированных семантических баз данных, помогающих анализировать и интерпретировать сложные наборы информации, например в молекулярной биологии или социальных науках.
- Создание карт и приложений геолокации: использование географических и исторических данных для создания интерактивных карт.
- Приложения в сфере культуры и туризма: могут предоставлять информацию о местах, людях или исторических событиях.
- Интеграция с приложениями AR/VR: использование данных для приложений виртуальной или дополненной реальности, которые могут предоставлять информацию об окружении пользователя.
- Анализ настроений: использование истории редактирования статей для анализа настроений в обсуждениях на различные темы. Например, вы можете отслеживать изменение мнений по спорным темам или цифрам, наблюдая, как формулировки и тон статей меняются в ответ на текущие события.
- Связывание данных: объединение данных из этих баз данных с другими открытыми источниками для создания более обширных наборов информации.
- Персонализация контента: приложения или веб-сайты могут адаптировать контент на основе Википедии к индивидуальным потребностям и интересам пользователей.
Источники: kie.ue.poznan.pl, ue.poznan.pl