論文の概要: Factual Error Correction of Claims
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15788v1
- Date: Thu, 31 Dec 2020 18:11:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-17 17:27:03.988361
- Title: Factual Error Correction of Claims
- Title（参考訳）: 請求項の事実的誤り訂正
- Authors: James Thorne, Andreas Vlachos
- Abstract要約: 本稿では,事実誤り訂正の課題を紹介する。
誤情報を含む文章を修正するメカニズムを提供します。
これは、すでに証拠によって部分的に支持されている主張に固有の説明として機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.52583883901634
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces the task of factual error correction: performing edits
to a claim so that the generated rewrite is supported by evidence. This serves
two purposes: firstly this provides a mechanism to correct written texts that
contain misinformation, and secondly, this acts as an inherent explanation for
claims already partially supported by evidence. We demonstrate that factual
error correction is possible without the need for any additional training data
using distant-supervision and retrieved evidence. We release a dataset of
65,000 instances, based on a recent fact verification dataset, to compare our
distantly-supervised method to a fully supervised ceiling system. Our manual
evaluation indicates which automated evaluation metrics best correlate with
human judgements of factuality and whether errors were actually corrected.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 事実誤り訂正の課題について紹介する: クレームに対する編集を行い, 生成したリライトを証拠によって支持する。
第一に、誤報を含む文章を訂正するメカニズムを提供し、第二に、すでに証拠によって部分的に支持されている主張に対する本質的な説明として機能する。
遠隔観察および検索した証拠を用いた追加のトレーニングデータを必要としない事実的誤り訂正が可能であることを実証する。
我々は,最近のファクト検証データセットに基づく65,000インスタンスのデータセットをリリースし,遠隔教師あり方式と完全教師付き天井方式を比較した。
手動による評価では, 自動評価指標は, 事実判断と相関し, エラーが実際に修正されたかどうかを示す。
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