論文の概要: Zero-Shot Learning and Key Points Are All You Need for Automated Fact-Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08400v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 19:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:20:01.702430
• Title: Zero-Shot Learning and Key Points Are All You Need for Automated Fact-Checking
• Title（参考訳）: ゼロショット学習とキーポイントは、Fact-Checkingの自動化に必要なもの
• Authors: Mohammad Ghiasvand Mohammadkhani, Ali Ghiasvand Mohammadkhani, Hamid Beigy,
• Abstract要約: 本研究は,ZSL-KeP(Zero-Shot Learning and Key Points)に基づく自動ファクトチェックフレームワークを提案する。 AVeriTeC共有タスクデータセット上で、ベースラインを堅牢に改善し、10位を達成することで、うまく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.788661063801703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated fact-checking is an important task because determining the accurate status of a proposed claim within the vast amount of information available online is a critical challenge. This challenge requires robust evaluation to prevent the spread of false information. Modern large language models (LLMs) have demonstrated high capability in performing a diverse range of Natural Language Processing (NLP) tasks. By utilizing proper prompting strategies, their versatility due to their understanding of large context sizes and zero-shot learning ability enables them to simulate human problem-solving intuition and move towards being an alternative to humans for solving problems. In this work, we introduce a straightforward framework based on Zero-Shot Learning and Key Points (ZSL-KeP) for automated fact-checking, which despite its simplicity, performed well on the AVeriTeC shared task dataset by robustly improving the baseline and achieving 10th place.
• Abstract（参考訳）: オンラインで利用可能な大量の情報の中で、提案されたクレームの正確な状態を決定することは、重要な課題である。 この課題は、偽情報の拡散を防止するために、堅牢な評価を必要とする。 現代の大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な自然言語処理(NLP)タスクの実行能力を示す。 適切なプロンプト戦略を活用することで、大きなコンテキストサイズとゼロショット学習能力を理解することにより、人間の問題解決の直観をシミュレートし、問題を解決するための人間の代替手段へと進むことができる。 本稿では,ZSL-KeP(Zero-Shot Learning and Key Points)をベースとした簡易なフレームワークを提案する。

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