論文の概要: HybridFC: A Hybrid Fact-Checking Approach for Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06692v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 17:55:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 16:23:35.052141
• Title: HybridFC: A Hybrid Fact-Checking Approach for Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: HybridFC:知識グラフのためのハイブリッドFact-Checkingアプローチ
• Authors: Umair Qudus, Michael Roeder, Muhammad Saleem, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo,
• Abstract要約: 知識グラフにおけるアサーションの正確性を予測することを目的としたファクトチェック手法を検討する。 ファクトチェックアプローチの既存カテゴリの多様性を活用するハイブリッドアプローチとして,HybridFCを提案する。 我々の手法は、FactBenchデータセットの受信者動作特性曲線の下での領域において、芸術の状態を0.14から0.27で上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2724158483142363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider fact-checking approaches that aim to predict the veracity of assertions in knowledge graphs. Five main categories of fact-checking approaches for knowledge graphs have been proposed in the recent literature, of which each is subject to partially overlapping limitations. In particular, current text-based approaches are limited by manual feature engineering. Path-based and rule-based approaches are limited by their exclusive use of knowledge graphs as background knowledge, and embedding-based approaches suffer from low accuracy scores on current fact-checking tasks. We propose a hybrid approach -- dubbed HybridFC -- that exploits the diversity of existing categories of fact-checking approaches within an ensemble learning setting to achieve a significantly better prediction performance. In particular, our approach outperforms the state of the art by 0.14 to 0.27 in terms of Area Under the Receiver Operating Characteristic curve on the FactBench dataset. Our code is open-source and can be found at https://github.com/dice-group/HybridFC.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフにおけるアサーションの正確性を予測することを目的としたファクトチェック手法を検討する。 知識グラフのファクトチェックアプローチの5つの主要なカテゴリが近年の文献で提案されている。 特に、現在のテキストベースのアプローチは手動の機能工学によって制限されている。 パスベースのアプローチとルールベースのアプローチは、背景知識として知識グラフを排他的に使用することで制限され、埋め込みベースのアプローチは、現在の事実チェックタスクにおいて、低い精度のスコアに悩まされる。 本研究では,既存のファクトチェックアプローチのカテゴリを,アンサンブル学習環境内での多様性を活用して,予測性能を大幅に向上させるハイブリッドアプローチであるHybridFCを提案する。 特に,本手法は,FactBenchデータセットの受信者動作曲線の下での面積において,最先端の0.14から0.27よりも優れていた。 私たちのコードはオープンソースで、https://github.com/dice-group/HybridFCで確認できます。

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