論文の概要: A Knowledge Enhanced Learning and Semantic Composition Model for Multi-Claim Fact Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13046v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 08:43:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 13:31:05.299110
• Title: A Knowledge Enhanced Learning and Semantic Composition Model for Multi-Claim Fact Checking
• Title（参考訳）: 多目的ファクトチェックのための知識強化学習と意味合成モデル
• Authors: Shuai Wang, Penghui Wei, Jiahao Zhao, Wenji Mao
• Abstract要約: マルチリザーブファクトチェックのためのエンドツーエンドの知識強化学習・検証手法を提案する。 本手法は、KGベースの学習強化とマルチリザーブセマンティクス合成の2つのモジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.150090779582538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To inhibit the spread of rumorous information and its severe consequences, traditional fact checking aims at retrieving relevant evidence to verify the veracity of a given claim. Fact checking methods typically use knowledge graphs (KGs) as external repositories and develop reasoning mechanism to retrieve evidence for verifying the triple claim. However, existing methods only focus on verifying a single claim. As real-world rumorous information is more complex and a textual statement is often composed of multiple clauses (i.e. represented as multiple claims instead of a single one), multiclaim fact checking is not only necessary but more important for practical applications. Although previous methods for verifying a single triple can be applied repeatedly to verify multiple triples one by one, they ignore the contextual information implied in a multi-claim statement and could not learn the rich semantic information in the statement as a whole. In this paper, we propose an end-to-end knowledge enhanced learning and verification method for multi-claim fact checking. Our method consists of two modules, KG-based learning enhancement and multi-claim semantic composition. To fully utilize the contextual information, the KG-based learning enhancement module learns the dynamic context-specific representations via selectively aggregating relevant attributes of entities. To capture the compositional semantics of multiple triples, the multi-claim semantic composition module constructs the graph structure to model claim-level interactions, and integrates global and salient local semantics with multi-head attention. Experimental results on a real-world dataset and two benchmark datasets show the effectiveness of our method for multi-claim fact checking over KG.
• Abstract（参考訳）: 噂情報の拡散とその重大な結果を抑制するため、従来の事実検査は、関連する証拠を回収して、所定のクレームの正確性を検証することを目的としている。 事実チェック手法は通常、外部リポジトリとして知識グラフ(kgs)を使用し、トリプルクレームを検証する証拠を取得する推論メカニズムを開発する。 しかし、既存の方法は単一のクレームの検証のみに焦点を当てている。 現実の噂の情報はより複雑であり、テキスト文は複数の節(つまり)から構成されることが多い。 単一のクレームではなく複数のクレームとして表現される)マルチステートメントのファクトチェックは、必要だけでなく、実用的なアプリケーションにも重要である。 1つの三重項を検証するための従来の手法は、複数の三重項を1つずつ検証するために繰り返し適用できるが、多項文に暗示される文脈情報を無視し、文全体のリッチな意味情報を学べない。 本稿では,多条件事実チェックのためのエンドツーエンド知識強化学習と検証手法を提案する。 提案手法は,kgベースの学習強化と多目的意味合成という2つのモジュールからなる。 コンテキスト情報を完全に活用するために、KGベースの学習拡張モジュールは、エンティティの関連属性を選択的に集約することで、動的コンテキスト固有表現を学習する。 複数の三重項の合成セマンティクスを捉えるために、多面的セマンティクス合成モジュールはグラフ構造を構築してクレームレベルの相互作用をモデル化し、グローバルかつサルエントな局所セマンティクスと多面的注意の統合を行う。 実世界のデータセットと2つのベンチマークデータセットによる実験結果から,KG上での多条件ファクトチェックの有効性が示された。

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