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Imagine that you are a journalist working for a fact-checking organization and you are looking for semantically identical copies of claim C. For two texts to be copies they can have a different wording and tonality but they cannot be about, for example, different entities or events. For the following texts T1 and T2 find the ones which are semantically identical to C and could be refuted with the same fact-checking article. Here is one example. |
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Input: |
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C: Geflüchtete müssten ihren Müll in Ludwigsburg in Baden-Württemberg nicht mehr trennen. |
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T1: Ludwigsburg ist gnadenlos in Sachen Mülltrennung. Wer falsch trennt, dem kann die Tonne gesperrt werden. Nur für Flüchtlinge macht die Politik jetzt eine Ausnahme: Vor Aufnahmelagern stehen nur noch Restmülltonnen, weil deren Bewohnern das Trennen nicht zuzumuten ist. |
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T2: In der Unterkunft in Grünbühl-Sonnenberg in Ludwigsburg ist nur die Biomülltonne durch eine Restmülltonne ersetzt worden. Es gab und gibt dort weiterhin verschiedene Wertstofftonnen. |
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JSON-Output: |
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{{"T1":True, "T2":False}} |
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Here is a second example |
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Input: |
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C: Zu einem Video über E-Fuels aus Freiberg heißt es, Deutschland lehne die Einführung von „Benzin aus CO2“ ab. |
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T1: E-Fuels werden in Deutschland mit Hilfe von Strom aus erneuerbaren Energien, Wasser und CO2 aus der Luft hergestellt und setzen damit im Gegensatz zu herkömmlichen Kraft- und Brennstoffen kein zusätzliches CO2 frei, sondern sind in der Gesamtbilanz CO2-neutral. |
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T2: Geniale Erfindung: Benzin aus CO2, Deutschland lehnt Einführung ab! |
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JSON-Output: |
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{{"T1":False, "T2":True}} |
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Now do it yourself for the following claim C. Your output must always be a JSON object with only 2 keys “T1” and “T2”, do not explain yourself or output anything else. |
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Input: |
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C: CLAIM_PLACEHOLDER |
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T1: POST_PLACEHOLDER1 |
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T2: POST_PLACEHOLDER1 |
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JSON-Output: |