論文の概要: Unsupervised Fact Verification by Language Model Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16540v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 15:53:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 13:35:51.840338
• Title: Unsupervised Fact Verification by Language Model Distillation
• Title（参考訳）: 言語モデル蒸留による教師なし事実検証
• Authors: Adri\'an Bazaga and Pietro Li\`o and Gos Micklem
• Abstract要約: 教師なし事実検証は、信頼できる知識ベースからの証拠を用いて、何らかのデータアノテーションを使わずにクレームを検証することを目的としている。 SFAVELは、事前学習された言語モデルを利用して、自己教師付き機能を高品質なクレームファクトアライメントに分解する新しい非教師付きフレームワークである。 これは、特徴が高品質なクレームとエビデンスアライメントを達成することを奨励する、新しい対照的な損失関数によって実現されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.504050940874427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised fact verification aims to verify a claim using evidence from a trustworthy knowledge base without any kind of data annotation. To address this challenge, algorithms must produce features for every claim that are both semantically meaningful, and compact enough to find a semantic alignment with the source information. In contrast to previous work, which tackled the alignment problem by learning over annotated corpora of claims and their corresponding labels, we propose SFAVEL (Self-supervised Fact Verification via Language Model Distillation), a novel unsupervised framework that leverages pre-trained language models to distil self-supervised features into high-quality claim-fact alignments without the need for annotations. This is enabled by a novel contrastive loss function that encourages features to attain high-quality claim and evidence alignments whilst preserving the semantic relationships across the corpora. Notably, we present results that achieve a new state-of-the-art on the standard FEVER fact verification benchmark (+8% accuracy) with linear evaluation.
• Abstract（参考訳）: 教師なし事実検証は、信頼できる知識ベースからの証拠を用いて、何らかのデータアノテーションなしでクレームを検証することを目的としている。 この課題に対処するために、アルゴリズムは、意味的に意味があり、ソース情報とセマンティックアライメントを見つけるのに十分コンパクトであるすべての要求に対して、機能を生成する必要がある。 注釈付きコーパスとそのラベルを学習してアライメント問題に取り組む従来の研究とは対照的に,事前学習した言語モデルを活用して,アノテーションを必要とせずに自己管理された特徴を高品質なクレームファクトアライメントに分解する,SFAVEL(Self-supervised Fact Verification via Language Model Distillation)を提案する。 これは、コーパス間の意味的関係を維持しながら、特徴が高品質なクレームとエビデンスアライメントを達成することを奨励する、新しいコントラスト損失関数によって実現される。 特に、線形評価を伴う標準FEVER事実検証ベンチマーク(+8%精度)において、新しい最先端化を実現する結果を示す。

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