論文の概要: Implicit Temporal Reasoning for Evidence-Based Fact-Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12569v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 10:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 13:56:34.220220
• Title: Implicit Temporal Reasoning for Evidence-Based Fact-Checking
• Title（参考訳）: Evidence-based Fact-Checkingのための暗黙的時間推論
• Authors: Liesbeth Allein, Marlon Saelens, Ruben Cartuyvels, Marie-Francine Moens
• Abstract要約: 本研究は,証拠に基づく事実検証のクレーム検証プロセスに時間的効果が有意な影響を及ぼすことを示す。 本研究は, 時間情報の存在と, タイムラインの構築方法が, 事実確認モデルが証拠文書の関連性, サポート, 反証性を決定する方法に大きく影響していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.015789447347466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leveraging contextual knowledge has become standard practice in automated claim verification, yet the impact of temporal reasoning has been largely overlooked. Our study demonstrates that time positively influences the claim verification process of evidence-based fact-checking. The temporal aspects and relations between claims and evidence are first established through grounding on shared timelines, which are constructed using publication dates and time expressions extracted from their text. Temporal information is then provided to RNN-based and Transformer-based classifiers before or after claim and evidence encoding. Our time-aware fact-checking models surpass base models by up to 9% Micro F1 (64.17%) and 15% Macro F1 (47.43%) on the MultiFC dataset. They also outperform prior methods that explicitly model temporal relations between evidence. Our findings show that the presence of temporal information and the manner in which timelines are constructed greatly influence how fact-checking models determine the relevance and supporting or refuting character of evidence documents.
• Abstract（参考訳）: 文脈知識の活用は、クレームの自動検証において標準的な実践となっているが、時間的推論の影響は見過ごされている。 本研究は,エビデンスに基づくファクトチェックのクレーム検証プロセスに時間の影響があることを実証する。 主張と証拠の間の時間的側面と関係は、まず、彼らのテキストから抽出された出版日と時間表現を用いて構築された共有タイムラインに基づいて確立される。 テンポラル情報はRNNベースの分類器やTransformerベースの分類器に、クレームや証拠エンコーディングの前後で提供される。 タイムアウェアなファクトチェックモデルは、MultiFCデータセット上で、最大9%のマイクロF1(64.17%)と15%のマクロF1(47.43%)のベースモデルを上回る。 また、証拠間の時間的関係を明示的にモデル化する先行手法よりも優れている。 本研究は, 時間情報の存在と, タイムラインの構築方法が, 事実確認モデルが証拠文書の関連性, サポート, 反証性を決定する方法に大きな影響を与えることを示す。

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