論文の概要: Evidence-backed Fact Checking using RAG and Few-Shot In-Context Learning with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12060v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 01:42:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 15:33:26.033713
• Title: Evidence-backed Fact Checking using RAG and Few-Shot In-Context Learning with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いたRAGとFew-Shot In-Context Learningを用いたエビデンス支援Fact Checking
• Authors: Ronit Singhal, Pransh Patwa, Parth Patwa, Aman Chadha, Amitava Das,
• Abstract要約: 我々はAveritecデータセットを用いてクレームの正確性を評価する。 精度予測に加えて,本システムでは,データセットから抽出した証拠を裏付ける。 本システムでは,ベースラインに対する22%の絶対改善である0.33の「平均」スコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.785096589765908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the widespread dissemination of misinformation on social media, implementing fact-checking mechanisms for online claims is essential. Manually verifying every claim is highly challenging, underscoring the need for an automated fact-checking system. This paper presents our system designed to address this issue. We utilize the Averitec dataset to assess the veracity of claims. In addition to veracity prediction, our system provides supporting evidence, which is extracted from the dataset. We develop a Retrieve and Generate (RAG) pipeline to extract relevant evidence sentences from a knowledge base, which are then inputted along with the claim into a large language model (LLM) for classification. We also evaluate the few-shot In-Context Learning (ICL) capabilities of multiple LLMs. Our system achieves an 'Averitec' score of 0.33, which is a 22% absolute improvement over the baseline. All code will be made available on All code will be made available on https://github.com/ronit-singhal/evidence-backed-fact-checking-using-rag-and-few-shot-in-context-lea rning-with-llms.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上で偽情報の拡散が広まる中、オンラインクレームのファクトチェック機構を実装することが不可欠である。 すべてのクレームを手動で検証することは極めて困難であり、自動化されたファクトチェックシステムの必要性を強調している。 本稿では,この問題に対処するためのシステムについて述べる。 我々はAveritecデータセットを用いてクレームの正確性を評価する。 精度予測に加えて,本システムでは,データセットから抽出した証拠を裏付ける。 本研究では,知識ベースから関連するエビデンス文を抽出する検索・生成(RAG)パイプラインを開発し,そのクレームとともに分類のための大規模言語モデル(LLM)に入力する。 また,複数のLLMのICL(In-Context Learning)機能についても検討した。 本システムでは,ベースラインに対する22%の絶対改善である0.33の「平均」スコアを達成している。 すべてのコードはhttps://github.com/ronit-singhal/evidence-backed-fact-checking-using-rag-and-few-shot-in-context-lea rning-with-llmsで利用可能になる。

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