論文の概要: A Multi-Level Attention Model for Evidence-Based Fact Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00950v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 05:40:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:36:03.675030
• Title: A Multi-Level Attention Model for Evidence-Based Fact Checking
• Title（参考訳）: Evidence-based Fact Checking のためのマルチレベル注意モデル
• Authors: Canasai Kruengkrai, Junichi Yamagishi, Xin Wang
• Abstract要約: シーケンス構造をトレーニング可能な,シンプルなモデルを提案する。 Fact extract and VERification のための大規模データセットの結果、我々のモデルはグラフベースのアプローチよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.95413968110558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evidence-based fact checking aims to verify the truthfulness of a claim against evidence extracted from textual sources. Learning a representation that effectively captures relations between a claim and evidence can be challenging. Recent state-of-the-art approaches have developed increasingly sophisticated models based on graph structures. We present a simple model that can be trained on sequence structures. Our model enables inter-sentence attentions at different levels and can benefit from joint training. Results on a large-scale dataset for Fact Extraction and VERification (FEVER) show that our model outperforms the graph-based approaches and yields 1.09% and 1.42% improvements in label accuracy and FEVER score, respectively, over the best published model.
• Abstract（参考訳）: 証拠に基づく事実チェックは、テキストソースから抽出された証拠に対する主張の真偽を検証することを目的としている。 主張と証拠の関係を効果的に捉える表現を学ぶことは困難である。 最近の最先端のアプローチは、グラフ構造に基づく洗練されたモデルの開発が進んでいる。 シーケンス構造をトレーニング可能な,シンプルなモデルを提案する。 本モデルは,異なるレベルでの相互注意を可能とし,共同訓練の恩恵を受ける。 事実抽出・検証のための大規模データセット(fever)の結果,本モデルがグラフベースアプローチを上回っており,ラベル精度とフィーバースコアのそれぞれ1.09%,1.42%向上していることがわかった。

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