論文の概要: DeSePtion: Dual Sequence Prediction and Adversarial Examples for Improved Fact-Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12864v1
• Date: Mon, 27 Apr 2020 15:18:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 05:21:13.372580
• Title: DeSePtion: Dual Sequence Prediction and Adversarial Examples for Improved Fact-Checking
• Title（参考訳）: DeSeption: 二重シーケンス予測とFact-Checking改善のための逆例
• Authors: Christopher Hidey and Tuhin Chakrabarty and Tariq Alhindi and Siddharth Varia and Kriste Krstovski and Mona Diab and Smaranda Muresan
• Abstract要約: ファクトチェックの現在のシステムは、ファクトチェックの現実的な課題の3つのカテゴリに脆弱であることを示す。 文書選択に複数のポインタネットワークを用いて,これらの「攻撃」に対して耐性を持つように設計されたシステムを提案する。 その結果,これらの攻撃に対処する際には,証拠検索の改善が主な原因で,FEVERの最先端の結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.13738685855884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increased focus on misinformation has spurred development of data and systems for detecting the veracity of a claim as well as retrieving authoritative evidence. The Fact Extraction and VERification (FEVER) dataset provides such a resource for evaluating end-to-end fact-checking, requiring retrieval of evidence from Wikipedia to validate a veracity prediction. We show that current systems for FEVER are vulnerable to three categories of realistic challenges for fact-checking -- multiple propositions, temporal reasoning, and ambiguity and lexical variation -- and introduce a resource with these types of claims. Then we present a system designed to be resilient to these "attacks" using multiple pointer networks for document selection and jointly modeling a sequence of evidence sentences and veracity relation predictions. We find that in handling these attacks we obtain state-of-the-art results on FEVER, largely due to improved evidence retrieval.
• Abstract（参考訳）: 誤情報への注目が高まり、主張の真偽を検知するデータやシステムの開発や、権威ある証拠の検索が進められている。 Fact extract and verification (FEVER)データセットは、エンドツーエンドの事実チェックを評価するためのリソースを提供する。 フィーバーの現在のシステムは、ファクトチェックの現実的な課題(複数の命題、時間的推論、あいまいさと語彙のバリエーション)の3つのカテゴリに対して脆弱であることを示し、これらのクレームでリソースを導入する。 そこで本稿では,複数のポインタネットワークを用いて文書選択を行い,証拠文の列と妥当性関係の予測を共同でモデル化するシステムを提案する。 その結果,これらの攻撃に対処する際には,証拠検索の改善が主な原因で,FEVERの最先端の結果が得られることがわかった。

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