論文の概要: The Choice of Knowledge Base in Automated Claim Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07795v1
• Date: Mon, 15 Nov 2021 14:30:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 22:33:06.359303
• Title: The Choice of Knowledge Base in Automated Claim Checking
• Title（参考訳）: 自動クレームチェックにおける知識ベースの選択
• Authors: Dominik Stammbach, Boya Zhang, Elliott Ash
• Abstract要約: クレームチェックパイプラインは、新しいドメインから知識ベースにアクセスすることで、クレームの新たなドメインに転送可能であることを示す。 タスクデータセットとナレッジベースが高いドメインオーバーラップすることで、ラベルの精度が向上する傾向にあります。 証拠選択のためのクレームチェックパイプラインの信頼性スコアを用いて,新たなクレームセットに対して,知識ベースが良好に機能するかどうかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8692254863855964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated claim checking is the task of determining the veracity of a claim given evidence found in a knowledge base of trustworthy facts. While previous work has taken the knowledge base as given and optimized the claim-checking pipeline, we take the opposite approach - taking the pipeline as given, we explore the choice of knowledge base. Our first insight is that a claim-checking pipeline can be transferred to a new domain of claims with access to a knowledge base from the new domain. Second, we do not find a "universally best" knowledge base - higher domain overlap of a task dataset and a knowledge base tends to produce better label accuracy. Third, combining multiple knowledge bases does not tend to improve performance beyond using the closest-domain knowledge base. Finally, we show that the claim-checking pipeline's confidence score for selecting evidence can be used to assess whether a knowledge base will perform well for a new set of claims, even in the absence of ground-truth labels.
• Abstract（参考訳）: 自動クレームチェック(Automated claim check)は、信頼できる事実の知識ベースで発見された証拠のクレームの正確性を決定するタスクである。 これまでの作業では、クレームチェックパイプラインを与えられたように知識ベースを取り、最適化していましたが、反対のアプローチを採用しています。 最初の洞察は、クレームチェックパイプラインは、新しいドメインから知識ベースにアクセスすることで、クレームの新たなドメインに転送できるということです。 第2に、"普遍的に最良の"知識ベースは見つからず、タスクデータセットのドメイン重複度が高く、知識ベースはラベル精度が向上する傾向にあります。 第三に、複数の知識ベースを組み合わせることで、最も近いドメイン知識ベース以上のパフォーマンスが向上することはない。 最後に,証拠の選択におけるクレームチェックパイプラインの信頼度スコアを用いて,新たなクレームに対して知識ベースがうまく機能するかどうかを評価できることを示す。

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