論文の概要: Can LLMs Improve Multimodal Fact-Checking by Asking Relevant Questions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04616v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 21:34:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 21:37:38.877845
• Title: Can LLMs Improve Multimodal Fact-Checking by Asking Relevant Questions?
• Title（参考訳）: LLMは関連する質問に答えることでマルチモーダル・ファクト・チェッキングを改善できるか?
• Authors: Alimohammad Beigi, Bohan Jiang, Dawei Li, Zhen Tan, Pouya Shaeri, Tharindu Kumarage, Amrita Bhattacharjee, Huan Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、証拠検索と事実検証を大規模に自動化するために一般的に用いられている。 本稿では,LLMを用いて証拠検索とファクトチェックの促進を図るためのフレームワークLRQ-FACTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.559968418625537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional fact-checking relies on humans to formulate relevant and targeted fact-checking questions (FCQs), search for evidence, and verify the factuality of claims. While Large Language Models (LLMs) have been commonly used to automate evidence retrieval and factuality verification at scale, their effectiveness for fact-checking is hindered by the absence of FCQ formulation. To bridge this gap, we seek to answer two research questions: (1) Can LLMs generate relevant FCQs? (2) Can LLM-generated FCQs improve multimodal fact-checking? We therefore introduce a framework LRQ-FACT for using LLMs to generate relevant FCQs to facilitate evidence retrieval and enhance fact-checking by probing information across multiple modalities. Through extensive experiments, we verify if LRQ-FACT can generate relevant FCQs of different types and if LRQ-FACT can consistently outperform baseline methods in multimodal fact-checking. Further analysis illustrates how each component in LRQ-FACT works toward improving the fact-checking performance.
• Abstract（参考訳）: 従来のファクトチェックは人間に頼り、関連する事実チェックの質問(FCQ)を定式化し、証拠を探し、クレームの事実性を検証する。 大規模言語モデル (LLM) は, 証拠検索や事実検証を大規模に自動化するために一般的に用いられているが, 事実確認の有効性はFCQの定式化の欠如によって妨げられている。 このギャップを埋めるために、我々は、(1)LLMが関連するFCQを生成できるのか? 2) LLM生成FCQはマルチモーダルファクトチェックを改善することができるか? そこで本研究では,LLMを用いて証拠検索を円滑に行うためのフレームワークLRQ-FACTを導入する。 広範な実験を通して、LRQ-FACTが異なるタイプのFCQを生成できるかどうか、また、LRQ-FACTがマルチモーダル事実チェックにおいてベースライン法を一貫して上回っているかどうかを検証する。 さらに分析は、LRQ-FACTの各コンポーネントがファクトチェックのパフォーマンスを改善するためにどのように機能するかを示している。

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