論文の概要: ClaimVer: Explainable Claim-Level Verification and Evidence Attribution of Text Through Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09724v4
- Date: Sat, 21 Sep 2024 03:26:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 04:10:35.275293
- Title: ClaimVer: Explainable Claim-Level Verification and Evidence Attribution of Text Through Knowledge Graphs
- Title（参考訳）: ClaimVer: 説明可能なクレームレベル検証と知識グラフによるテキストのエビデンス属性
- Authors: Preetam Prabhu Srikar Dammu, Himanshu Naidu, Mouly Dewan, YoungMin Kim, Tanya Roosta, Aman Chadha, Chirag Shah,
- Abstract要約: ClaimVerは、ユーザの情報と検証のニーズを満たすように設計された、人間中心のフレームワークである。
各クレームをハイライトし、信頼された知識グラフに対して検証し、クレームの予測に対して簡潔で明確な説明を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.608282497568108
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the midst of widespread misinformation and disinformation through social media and the proliferation of AI-generated texts, it has become increasingly difficult for people to validate and trust information they encounter. Many fact-checking approaches and tools have been developed, but they often lack appropriate explainability or granularity to be useful in various contexts. A text validation method that is easy to use, accessible, and can perform fine-grained evidence attribution has become crucial. More importantly, building user trust in such a method requires presenting the rationale behind each prediction, as research shows this significantly influences people's belief in automated systems. Localizing and bringing users' attention to the specific problematic content is also paramount, instead of providing simple blanket labels. In this paper, we present ClaimVer, a human-centric framework tailored to meet users' informational and verification needs by generating rich annotations and thereby reducing cognitive load. Designed to deliver comprehensive evaluations of texts, it highlights each claim, verifies it against a trusted knowledge graph (KG), presents the evidence, and provides succinct, clear explanations for each claim prediction. Finally, our framework introduces an attribution score, enhancing applicability across a wide range of downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアによる偽情報や偽情報の拡散やAI生成テキストの普及が進む中で、人々が遭遇した情報を検証し、信頼することはますます困難になっている。
多くのファクトチェック手法やツールが開発されているが、様々な文脈で役立つ適切な説明性や粒度の欠如がしばしばある。
使いやすく、アクセスしやすく、きめ細かいエビデンスを達成できるテキスト検証方法が重要になっている。
さらに重要なことは、このような方法でユーザ信頼を構築するには、自動システムに対する人々の信念に多大な影響を及ぼす研究結果として、各予測の背後にある根拠を提示する必要があることである。
ユーザの注意を特定の問題コンテンツにローカライズし、もたらすことも重要であり、単純なブランケットラベルを提供する。
本稿では,リッチアノテーションの生成と認知負荷の低減により,ユーザの情報・検証ニーズを満たすことに適した,人間中心のフレームワークであるClaymVerを提案する。
テキストの包括的な評価を提供するために設計され、各クレームをハイライトし、信頼された知識グラフ(KG)に対して検証し、証拠を提示し、各クレーム予測に対して簡潔で明確な説明を提供する。
最後に、我々のフレームワークは属性スコアを導入し、幅広い下流タスクに適用性を高めます。
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