{"version":"1.0","provider_name":"HIIG","provider_url":"https:\/\/www.hiig.de\/en\/","title":"Propositional Claim Detection &#8211; HIIG","type":"rich","width":600,"height":338,"html":"<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"NOTSvBKVV2\"><a href=\"https:\/\/www.hiig.de\/en\/publication\/propositional-claim-detection\/\">Propositional Claim Detection<\/a><\/blockquote><iframe sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" src=\"https:\/\/www.hiig.de\/en\/publication\/propositional-claim-detection\/embed\/#?secret=NOTSvBKVV2\" width=\"600\" height=\"338\" title=\"&#8220;Propositional Claim Detection&#8221; &#8212; HIIG\" data-secret=\"NOTSvBKVV2\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" class=\"wp-embedded-content\"><\/iframe><script>\n\/*! This file is auto-generated *\/\n!function(d,l){\"use strict\";l.querySelector&&d.addEventListener&&\"undefined\"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!\/[^a-zA-Z0-9]\/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),c=new RegExp(\"^https?:$\",\"i\"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display=\"none\";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute(\"style\"),\"height\"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):\"link\"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute(\"src\")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener(\"message\",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll(\"iframe.wp-embedded-content\"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute(\"data-secret\"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+=\"#?secret=\"+t,e.setAttribute(\"data-secret\",t)),e.contentWindow.postMessage({message:\"ready\",secret:t},\"*\")},!1)))}(window,document);\n\/\/# sourceURL=https:\/\/www.hiig.de\/wp-includes\/js\/wp-embed.min.js\n<\/script>\n","description":"Es handelt sich um einen natural language processing (NLP) Trainingsdatensatz. Modelle, die auf diesen Daten trainiert werden, sollen Behauptungen klassifizieren k\u00f6nnen, die wahr oder falsch sein k\u00f6nnen, also einen Wahrheitswert haben. Dies dient als Grundbaustein, um automatisiert Behauptungen aufzusp\u00fcren, die potentielle Desinformation sind. Ein Anwendungsfeld ist z.B. die Unterst\u00fctzung von Faktenchecker:innen. Insgesamt gibt es 4 Klassen: Aussage (Aussages\u00e4tze in Gegenwarts- oder Vergangenheitsform, die keine subjektive Inhalte mit sich tragen), Meinung (Aussages\u00e4tze, die subjektive Weltanschauungen mit sich tragen), Prognose (Aussages\u00e4tze, die in der Zukunftsform sind) und Sonstiges (S\u00e4tze, die keine Aussages\u00e4tze sind, also z.B. Fragen oder Befehle)."}