論文の概要: Fast and Accurate Factual Inconsistency Detection Over Long Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13189v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 22:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 01:05:11.891176
• Title: Fast and Accurate Factual Inconsistency Detection Over Long Documents
• Title（参考訳）: 文書の高速かつ高精度な不整合検出
• Authors: Barrett Martin Lattimer, Patrick Chen, Xinyuan Zhang, Yi Yang
• Abstract要約: 我々は,新しいチャンキング戦略を用いて,現実の矛盾を検出するタスク非依存モデルであるSCALEを紹介する。 このアプローチは、様々なタスクや長い入力に対して、現実の不整合検出における最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.86348214462828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI models exhibit remarkable potential; however, hallucinations across various tasks present a significant challenge, particularly for longer inputs that current approaches struggle to address effectively. We introduce SCALE (Source Chunking Approach for Large-scale inconsistency Evaluation), a task-agnostic model for detecting factual inconsistencies using a novel chunking strategy. Specifically, SCALE is a Natural Language Inference (NLI) based model that uses large text chunks to condition over long texts. This approach achieves state-of-the-art performance in factual inconsistency detection for diverse tasks and long inputs. Additionally, we leverage the chunking mechanism and employ a novel algorithm to explain SCALE's decisions through relevant source sentence retrieval. Our evaluations reveal that SCALE outperforms existing methods on both standard benchmarks and a new long-form dialogue dataset ScreenEval we constructed. Moreover, SCALE surpasses competitive systems in efficiency and model explanation evaluations.
• Abstract（参考訳）: しかし、様々なタスクにわたる幻覚は、特に現在のアプローチが効果的に対処するのに苦労している長いインプットに対して重要な課題である。 我々は,新しいチャンキング戦略を用いて事実的不整合を検出するタスク非依存モデルであるscale(source chunking approach for large-scale inconsistency evaluation)を導入する。 特にSCALEは自然言語推論(NLI)ベースのモデルで、大きなテキストチャンクを使って長いテキストを条件付けする。 このアプローチは、様々なタスクや長い入力に対して、現実の不整合検出における最先端のパフォーマンスを実現する。 さらに,チャンキング機構を活用し,関連する文検索によるスケール決定を説明するために,新しいアルゴリズムを用いる。 評価の結果、SCALEは、標準ベンチマークと構築した新しい長文対話データセットScreenEvalの両方で、既存のメソッドよりも優れています。 さらに、SCALEは効率およびモデル説明評価において競争システムを上回る。

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