論文の概要: Zero-Shot Fact-Checking with Semantic Triples and Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11785v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 01:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 17:22:45.142132
• Title: Zero-Shot Fact-Checking with Semantic Triples and Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: セマンティックトリプルと知識グラフを用いたゼロショットファクトチェッキング
• Authors: Zhangdie Yuan and Andreas Vlachos
• Abstract要約: クレームとエビデンス文を直接操作する代わりに、外部知識グラフを用いたセマンティックトリプルに分解する。 これにより、特定のトレーニングデータを必要とするモデルを教師する、敵対的なデータセットとドメインに一般化することができる。 提案手法は, FEVER, FEVER-Symmetric, FEVER 2.0, Climate-FEVERにおいて, 従来のゼロショットアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.024338745226462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite progress in automated fact-checking, most systems require a significant amount of labeled training data, which is expensive. In this paper, we propose a novel zero-shot method, which instead of operating directly on the claim and evidence sentences, decomposes them into semantic triples augmented using external knowledge graphs, and uses large language models trained for natural language inference. This allows it to generalize to adversarial datasets and domains that supervised models require specific training data for. Our empirical results show that our approach outperforms previous zero-shot approaches on FEVER, FEVER-Symmetric, FEVER 2.0, and Climate-FEVER, while being comparable or better than supervised models on the adversarial and the out-of-domain datasets.
• Abstract（参考訳）: 自動ファクトチェックの進歩にもかかわらず、ほとんどのシステムは大量のラベル付きトレーニングデータを必要とする。 本稿では,主張文や証拠文を直接操作する代わりに,外部知識グラフを用いた意味的三分法に分解し,自然言語推論のために訓練された大規模言語モデルを用いたゼロショット手法を提案する。 これにより、監視されたモデルに特定のトレーニングデータを必要とする敵のデータセットやドメインに一般化することができる。 実験結果から,我々のアプローチは,従来の熱,熱対称性,熱 2.0,気候変化に対するゼロショットアプローチよりも優れており,逆およびドメイン外データセットの教師付きモデルよりも優れていた。

関連論文リスト

• Federated Learning with Projected Trajectory Regularization [65.6266768678291]
  フェデレーション学習は、ローカルデータを共有せずに、分散クライアントから機械学習モデルの共同トレーニングを可能にする。 連合学習における重要な課題の1つは、クライアントにまたがる識別できない分散データを扱うことである。 本稿では,データ問題に対処するための予測軌道正則化(FedPTR)を備えた新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T02:12:08Z)
• Combining inherent knowledge of vision-language models with unsupervised domain adaptation through strong-weak guidance [44.1830188215271]
  教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル付きソースデータセットを活用することで、データのラベル付けの面倒な作業を克服しようとする。 現在の視覚言語モデルは、顕著なゼロショット予測能力を示す。 我々は、ゼロショット予測を用いて、ソースとターゲットデータセットの整列を支援する、強弱誘導学習スキームを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T06:16:39Z)
• Retrieval-Enhanced Contrastive Vision-Text Models [61.783728119255365]
  そこで本研究では,メモリから取得したクロスモーダルな情報を推論時に表現することで,その埋め込みを洗練できる視覚テキストモデルを提案する。 注目すべきことに、これは凍ったCLIPの上に軽量の単層核融合トランスを用いて行うことができる。 検索強化コントラスト訓練(RECO)がCLIPの性能を大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T15:52:02Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)
• Few-Shot Non-Parametric Learning with Deep Latent Variable Model [50.746273235463754]
  遅延変数を用いた圧縮による非パラメトリック学習(NPC-LV)を提案する。 NPC-LVは、ラベルなしデータが多いがラベル付きデータはほとんどないデータセットの学習フレームワークである。 我々は,NPC-LVが低データ構造における画像分類における3つのデータセットの教師あり手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T09:35:03Z)
• Ex-Model: Continual Learning from a Stream of Trained Models [12.27992745065497]
  連続的な学習システムは、訓練されたモデルの形式で圧縮された情報の可用性を活用するべきであると論じる。 エージェントが生データの代わりに以前に訓練されたモデルのシーケンスから学習する「Ex-Model Continual Learning」(Ex-Model Continual Learning)という新しいパラダイムを導入し、形式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T09:46:16Z)
• What Stops Learning-based 3D Registration from Working in the Real World? [53.68326201131434]
  この研究は、3Dポイントのクラウド登録失敗の原因を特定し、その原因を分析し、解決策を提案する。 最終的に、これは最も実践的な3D登録ネットワーク(BPNet)に変換される。 我々のモデルは微調整をせずに実データに一般化し、商用センサで得られた見えない物体の点雲上で最大67%の精度に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T19:24:27Z)
• Towards Zero-Label Language Learning [20.28186484098947]
  本稿では自然言語処理(NLP)におけるゼロラベル学習について検討する。 トレーニング中、どこにでも人間の注釈付きデータを使用しず、モデルが純粋に合成データに基づいて訓練される。 GPT-3における数発の推論の成功に触発されて、教師なしデータ生成というトレーニングデータ生成手順を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-19T19:00:07Z)
• Data Impressions: Mining Deep Models to Extract Samples for Data-free Applications [26.48630545028405]
  データインプレッションはトレーニングデータのプロキシとして機能し、さまざまなタスクを実現するために使用することができる。 いくつかのコンピュータビジョンタスクにおけるデータインプレッションの適用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T11:37:29Z)
• S^3-Rec: Self-Supervised Learning for Sequential Recommendation with Mutual Information Maximization [104.87483578308526]
  本稿では,シーケンスレコメンデーションのための自己改善学習のためのモデルS3-Recを提案する。 そこで本稿では,属性,項目,サブシーケンス,シーケンス間の相関関係を学習するために,4つの補助的自己教師対象を考案する。 6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、既存の最先端手法よりも提案手法が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-18T11:44:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。