論文の概要: Complex Claim Verification with Evidence Retrieved in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11859v1
• Date: Fri, 19 May 2023 17:49:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 13:01:12.815639
• Title: Complex Claim Verification with Evidence Retrieved in the Wild
• Title（参考訳）: 野生で回収された証拠による複雑なクレーム検証
• Authors: Jifan Chen, Grace Kim, Aniruddh Sriram, Greg Durrett, and Eunsol Choi
• Abstract要約: Webから生の証拠を取り出すことによって,実世界のクレームをチェックするための,最初の完全自動化パイプラインを提示する。 私たちのパイプラインには,クレーム分解,生文書検索,きめ細かい証拠検索,クレーム中心の要約,正確性判定という5つのコンポーネントが含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.30539850883163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evidence retrieval is a core part of automatic fact-checking. Prior work makes simplifying assumptions in retrieval that depart from real-world use cases: either no access to evidence, access to evidence curated by a human fact-checker, or access to evidence available long after the claim has been made. In this work, we present the first fully automated pipeline to check real-world claims by retrieving raw evidence from the web. We restrict our retriever to only search documents available prior to the claim's making, modeling the realistic scenario where an emerging claim needs to be checked. Our pipeline includes five components: claim decomposition, raw document retrieval, fine-grained evidence retrieval, claim-focused summarization, and veracity judgment. We conduct experiments on complex political claims in the ClaimDecomp dataset and show that the aggregated evidence produced by our pipeline improves veracity judgments. Human evaluation finds the evidence summary produced by our system is reliable (it does not hallucinate information) and relevant to answering key questions about a claim, suggesting that it can assist fact-checkers even when it cannot surface a complete evidence set.
• Abstract（参考訳）: 証拠検索は自動ファクトチェックの中核部分である。 先行研究は、実世界のユースケースから逸脱した検索の仮定を単純化する: 証拠にアクセスできないか、人間の事実確認者が収集した証拠にアクセスするか、クレームがなされてからずっと後に利用可能な証拠にアクセスするかである。 そこで本研究では,webから生のエビデンスを検索して実世界のクレームを確認する,最初の完全自動化パイプラインを提案する。 我々は、クレーム作成前に利用可能なドキュメントのみを検索し、新たなクレームをチェックする必要がある現実的なシナリオをモデル化する。 パイプラインには,クレーム分解,生文書検索,きめ細かい証拠検索,クレーム中心の要約,正確性判定の5つのコンポーネントが含まれている。 ClaimDecompデータセットにおける複雑な政治的主張の実験を行い、パイプラインが生成した集合的証拠が妥当性判定を改善することを示す。 ヒューマン・アセスメントは、システムが生成する証拠要約が信頼できること(情報を暗示しない)、クレームに関する重要な質問に答えることに関連することを発見し、完全な証拠集合を表面化できない場合でもファクトチェッカーを支援することを示唆する。

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