論文の概要: LOREN: Logic Enhanced Neural Reasoning for Fact Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13577v1
• Date: Fri, 25 Dec 2020 13:57:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 04:39:15.947647
• Title: LOREN: Logic Enhanced Neural Reasoning for Fact Verification
• Title（参考訳）: LOREN: ファクト検証のための論理的強化ニューラル推論
• Authors: Jiangjie Chen, Qiaoben Bao, Jiaze Chen, Changzhi Sun, Hao Zhou, Yanghua Xiao, Lei Li
• Abstract要約: 本稿では,論理誘導推論とニューラル推論を統合したファクト検証手法であるLORENを提案する。 単一の推論ユニットを直接検証する代わりに、LORENはそれを質問応答タスクにします。 実験の結果,提案手法は他の方法よりも優れており,73.43%の発熱率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.768868510218002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a natural language statement, how to verify whether it is supported, refuted, or unknown according to a large-scale knowledge source like Wikipedia? Existing neural-network-based methods often regard a sentence as a whole. While we argue that it is beneficial to decompose a statement into multiple verifiable logical points. In this paper, we propose LOREN, a novel approach for fact verification that integrates both Logic guided Reasoning and Neural inference. The key insight of LOREN is that it decomposes a statement into multiple reasoning units around the central phrases. Instead of directly validating a single reasoning unit, LOREN turns it into a question-answering task and calculates the confidence of every single hypothesis using neural networks in the embedding space. They are aggregated to make a final prediction using a neural joint reasoner guided by a set of three-valued logic rules. LOREN enjoys the additional merit of interpretability -- it is easy to explain how it reaches certain results with intermediate results and why it makes mistakes. We evaluate LOREN on FEVER, a public benchmark for fact verification. Experiments show that our proposed LOREN outperforms other previously published methods and achieves 73.43% of the FEVER score.
• Abstract（参考訳）: 自然言語のステートメントが与えられたら、Wikipediaのような大規模な知識ソースによって、それがサポートされているか、否定されているか、不明であるかを検証するにはどうすればよいのか? 既存のニューラルネットワークベースの手法では、文全体を概観することが多い。 ステートメントを複数の検証可能な論理点に分解することは有益であると主張する一方で。 本稿では,論理的推論とニューラル推論の両方を統合する,事実検証のための新しいアプローチであるlorenを提案する。 LORENの重要な洞察は、文を中央の句の周りの複数の推論単位に分解することである。 単一の推論ユニットを直接検証する代わりに、LORENはそれを質問回答タスクに変換し、埋め込み空間におけるニューラルネットワークを使用して、すべての仮説の信頼度を計算する。 それらは3値論理ルールのセットによって導かれる神経結合推論を用いて最終的な予測を行うために集約される。 loren氏は、解釈可能性という付加的なメリットを享受している -- 中間の結果で結果にどのように到達したか、なぜミスを犯したのかを説明するのは簡単である。 事実検証のための公開ベンチマークであるFEVER上でLORENを評価する。 実験の結果,提案手法は他の方法よりも優れており,73.43%の発熱率を達成した。

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