Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Decomposition for Table-based Fact Verification

論文の概要: Exploring Decomposition for Table-based Fact Verification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11020v1
Date: Wed, 22 Sep 2021 20:15:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-25 02:47:04.572131
Title: Exploring Decomposition for Table-based Fact Verification
Title（参考訳）: テーブル型ファクト検証のための分解の検討
Authors: Xiaoyu Yang, Xiaodan Zhu
Abstract要約: 複雑な文を単純なサブプロブレムに分解することで事実検証を改善する。提案手法は,TabFactベンチマークにおいて,82.7%の精度で最先端性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.584226291619217
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Fact verification based on structured data is challenging as it requires models to understand both natural language and symbolic operations performed over tables. Although pre-trained language models have demonstrated a strong capability in verifying simple statements, they struggle with complex statements that involve multiple operations. In this paper, we improve fact verification by decomposing complex statements into simpler subproblems. Leveraging the programs synthesized by a weakly supervised semantic parser, we propose a program-guided approach to constructing a pseudo dataset for decomposition model training. The subproblems, together with their predicted answers, serve as the intermediate evidence to enhance our fact verification model. Experiments show that our proposed approach achieves the new state-of-the-art performance, an 82.7\% accuracy, on the TabFact benchmark.
Abstract（参考訳）: 構造化データに基づく事実検証は、自然言語とテーブル上で実行される記号操作の両方を理解するモデルを必要とするため、困難である。事前訓練された言語モデルは、単純なステートメントを検証する強力な能力を示しているが、複数の操作を含む複雑なステートメントに苦労している。本稿では,複雑な文を単純なサブプロブレムに分解することで,事実検証を改善する。弱教師付きセマンティクスパーサによって合成されたプログラムを活用し,分解モデル学習のための擬似データセットを構築するためのプログラム誘導手法を提案する。サブプロブレムは、予測された回答とともに、我々の事実検証モデルを強化する中間的証拠となる。実験の結果,提案手法はtabfactベンチマークで82.7\%の精度で新たな最先端性能を達成できた。

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