Claim2Vec: Embedding Fact-Check Claims for Multilingual Similarity and Clustering

Claim2Vec é um novo modelo de embedding multilíngue projetado para representar alegações de verificação de fatos como vetores para uma melhor compreensão semântica. Ele aborda o desafio do agrupamento de alegações para desinformação, utilizando aprendizado contrastivo em pares de alegações multilíngues semelhantes, melhorando significativamente o desempenho.