論文の概要: Generating Fact Checking Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05773v1
• Date: Mon, 13 Apr 2020 05:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 22:59:08.192871
• Title: Generating Fact Checking Explanations
• Title（参考訳）: Fact Checking Explanations の生成
• Authors: Pepa Atanasova and Jakob Grue Simonsen and Christina Lioma and Isabelle Augenstein
• Abstract要約: まだ欠けているパズルの重要なピースは、プロセスの最も精巧な部分を自動化する方法を理解することです。 本稿では、これらの説明を利用可能なクレームコンテキストに基づいて自動生成する方法について、最初の研究を行う。 この結果から,個別に学習するのではなく,両目標を同時に最適化することで,事実確認システムの性能が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.879658637466605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing work on automated fact checking is concerned with predicting the veracity of claims based on metadata, social network spread, language used in claims, and, more recently, evidence supporting or denying claims. A crucial piece of the puzzle that is still missing is to understand how to automate the most elaborate part of the process -- generating justifications for verdicts on claims. This paper provides the first study of how these explanations can be generated automatically based on available claim context, and how this task can be modelled jointly with veracity prediction. Our results indicate that optimising both objectives at the same time, rather than training them separately, improves the performance of a fact checking system. The results of a manual evaluation further suggest that the informativeness, coverage and overall quality of the generated explanations are also improved in the multi-task model.
• Abstract（参考訳）: 自動ファクトチェックに関する既存の作業のほとんどは、メタデータ、ソーシャルネットワークのスプレッド、クレームで使われる言語、そして最近ではクレームを支持する証拠や否定する証拠に基づいてクレームの妥当性を予測することに関係している。 まだ欠けているパズルの重要なピースは、プロセスの最も精巧な部分を自動化する方法を理解することです。 本稿では,これらの説明を利用可能なクレームコンテキストに基づいて自動生成する方法と,このタスクがveracity予測と協調してモデル化できる方法について,最初の研究を行う。 この結果から,両目標を個別にトレーニングするのではなく同時に最適化することで,事実確認システムの性能を向上させることが示唆された。 また,手動による評価の結果から,マルチタスクモデルにおいても,生成した説明の情報性,カバレッジ,全体的な品質が向上することが示唆された。

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