BioClaim: Biomedizinische Behauptungen in Tweets
- Typ
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Korpus
- Autor:innen
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Amelie Wührl, Roman Klinger
- Beschreibung
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Ein Korpus von 1200 Twitter Posts mit Annotationen von expliziten und impliziten biomedizinischen Behauptungen.
Die Annotationen im Datensatz sind unter einer CC BY-SA Lizenz lizenziert.
- Referenz
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Wührl, A., & Klinger, R. (2021). Claim Detection in Biomedical Twitter Posts. BioNLP: Proceedings of the 2021 Workshop on Biomedical Natural Language Processing. [paper]
Wührl, A., & Klinger, R. (2021). Claim Detection in Biomedical Twitter Posts as a Prerequisite for Fact-Checking [Poster presentation]. BioCreative VII Workshop. [poster] [abstract]
- Download
BEAR: Biomedizinische Entitäten und Relationen in Tweets
- Typ
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Korpus
- Autor:innen
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Amelie Wührl, Roman Klinger
- Beschreibung
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Ein Korpus von 2100 Twitter Posts annotiert mit 14 verschiedenen Typen von biomedizinischen Enititäten (z.B. Krankheiten, Behandlung, Risikofaktor etc.) und 20 Relationstypen (u.a. verursacht, behandelt, verschlimmert etc.).
Die Annotationen im Datensatz sind unter einer CC BY-SA Lizenz lizenziert.
- Referenz
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Wührl, A., & Klinger, R. (2022). Recovering Patient Journeys: A Corpus of Biomedical Entities and Relations on Twitter (BEAR). Proceedings of The 13th Language Resources and Evaluation Conference. [paper]
- Download
CoVERT: Fact-checking Labels und Evidenzen für Tweets zu Covid-19
- Typ
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Korpus
- Autor:innen
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Isabelle Mohr, Amelie Wührl, Roman Klinger
- Beschreibung
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Ein Korpus von 300 Twitter Posts mit Behauptungen über Covid-19. Jeder Tweet verfügt über drei mittels Crowdsourcing annotierten Fact-Checking Labels (supports, refutes, not enough info) und Evidenztexten, die das Label untermauern.
Die Annotationen im Datensatz sind unter einer CC BY-SA Lizenz lizenziert.
- Referenz
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Mohr, I. & Wührl, A. & Klinger, R. (2022). CoVERT: A Corpus of Crowdsourced Fact-checking Verdicts for Biomedical
COVID-19 Tweets. Proceedings of The 13th Language Resources and Evaluation Conference. [paper] - Download
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Corpus Mohr Wührl Klinger CoVERT 2022
(Programmcode wird unter folgender URL zu finden sein: https://github.com/violenil/factCheckCovidTweets)
BEAR-Fact: Fact-checking Labels und Evidenztexte für entitäts- und relationsbasierte biomedizinische Behauptungen in Tweets
Typ
Korpus
Autor:innen
Amelie Wührl, Yarik Menchaca Resendiz, Lara Grimminger und Roman Klinger
Beschreibung
Ein Twitter-Datensatz annotiert mit Fact-checking Labels, Evidenztexten und strukturierten Entitäts- und Relationsinformationen.
Die Annotationen im Datensatz sind unter einer CC BY-SA Lizenz lizenziert.
Referenz
Wührl, A., Menchaca Resendiz, Y., Grimminiger, L., and Klinger, R. (2024). What Makes Medical Claims (Un)Verifiable? Analyzing Entity and Relation Properties for Fact Verification. In of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics. [paper]
Download
Amelie Wührl
Doktorandin
Roman Klinger
Prof. Dr.Gastprofessor