論文の概要: ChronoFact: Timeline-based Temporal Fact Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14964v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 03:44:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:09.528831
• Title: ChronoFact: Timeline-based Temporal Fact Verification
• Title（参考訳）: ChronoFact: タイムラインに基づく時間的Factの検証
• Authors: Anab Maulana Barik, Wynne Hsu, Mong Li Lee,
• Abstract要約: 本稿では,クレームの時間的情報を考慮した時間的事実検証のためのエンドツーエンドのソリューションを提案する。 我々は,事象間の意味的関係だけでなく,時系列的近さもカプセル化する時間依存表現を学習する。 実験の結果,提案手法は時間的クレーム検証の精度を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.698391632115856
• License:
• Abstract: Automated fact verification plays an essential role in fostering trust in the digital space. Despite the growing interest, the verification of temporal facts has not received much attention in the community. Temporal fact verification brings new challenges where cues of the temporal information need to be extracted and temporal reasoning involving various temporal aspects of the text must be applied. In this work, we propose an end-to-end solution for temporal fact verification that considers the temporal information in claims to obtain relevant evidence sentences and harness the power of large language model for temporal reasoning. Recognizing that temporal facts often involve events, we model these events in the claim and evidence sentences. We curate two temporal fact datasets to learn time-sensitive representations that encapsulate not only the semantic relationships among the events, but also their chronological proximity. This allows us to retrieve the top-k relevant evidence sentences and provide the context for a large language model to perform temporal reasoning and outputs whether a claim is supported or refuted by the retrieved evidence sentences. Experiment results demonstrate that the proposed approach significantly enhances the accuracy of temporal claim verification, thereby advancing current state-of-the-art in automated fact verification.
• Abstract（参考訳）: 自動事実検証は、デジタル空間における信頼を育む上で重要な役割を果たす。 関心の高まりにもかかわらず、時間的事実の検証はコミュニティではあまり注目されていない。 時間的事実検証は、時間的情報の手がかりを抽出する必要がある新たな課題をもたらし、テキストの様々な時間的側面を含む時間的推論を適用する必要がある。 本研究では,主張中の時間的情報を考慮した時間的事実検証のためのエンドツーエンドのソリューションを提案し,関連する証拠文を取得し,時間的推論のために大規模言語モデルの力を利用する。 時間的事実がしばしば事象を巻き込むことを認識し、これらの事象を主張と証拠文でモデル化する。 我々は2つの時間的事実データセットをキュレートし、イベント間の意味的関係だけでなく、その時系列的近さもカプセル化する時間に敏感な表現を学習する。 これにより、トップkのエビデンス文を検索し、大きな言語モデルが時間的推論を行い、そのエビデンス文によってクレームが支持されたり、反証されたりするかどうかを出力するコンテキストを提供することができる。 実験の結果,提案手法は時間的クレーム検証の精度を大幅に向上させ,自動化事実検証の最先端化を図っている。

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