論文の概要: Learning to Generate and Evaluate Fact-checking Explanations with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15669v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 06:22:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:24.492144
• Title: Learning to Generate and Evaluate Fact-checking Explanations with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたファクトチェック記述の生成と評価の学習
• Authors: Darius Feher, Abdullah Khered, Hao Zhang, Riza Batista-Navarro, Viktor Schlegel,
• Abstract要約: XAI(Explainable Artificial Antelligence)の研究 我々は,人間のアクセス可能な説明を生成することによって,意思決定を文脈化し,正当化するトランスフォーマーベースの事実チェックモデルを開発した。 我々は人工知能(AI)による説明と人間の判断を一致させる必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.970249299147866
• License:
• Abstract: In an era increasingly dominated by digital platforms, the spread of misinformation poses a significant challenge, highlighting the need for solutions capable of assessing information veracity. Our research contributes to the field of Explainable Artificial Antelligence (XAI) by developing transformer-based fact-checking models that contextualise and justify their decisions by generating human-accessible explanations. Importantly, we also develop models for automatic evaluation of explanations for fact-checking verdicts across different dimensions such as \texttt{(self)-contradiction}, \texttt{hallucination}, \texttt{convincingness} and \texttt{overall quality}. By introducing human-centred evaluation methods and developing specialised datasets, we emphasise the need for aligning Artificial Intelligence (AI)-generated explanations with human judgements. This approach not only advances theoretical knowledge in XAI but also holds practical implications by enhancing the transparency, reliability and users' trust in AI-driven fact-checking systems. Furthermore, the development of our metric learning models is a first step towards potentially increasing efficiency and reducing reliance on extensive manual assessment. Based on experimental results, our best performing generative model \textsc{ROUGE-1} score of 47.77, demonstrating superior performance in generating fact-checking explanations, particularly when provided with high-quality evidence. Additionally, the best performing metric learning model showed a moderately strong correlation with human judgements on objective dimensions such as \texttt{(self)-contradiction and \texttt{hallucination}, achieving a Matthews Correlation Coefficient (MCC) of around 0.7.}
• Abstract（参考訳）: デジタルプラットフォームによってますます支配される時代において、誤情報の普及は重大な課題となり、情報の正確性を評価することのできるソリューションの必要性を強調している。 本研究は,人間に到達可能な説明を生成することにより,意思決定を文脈化・正当化するトランスフォーマーベースの事実チェックモデルを開発することで,XAI(Explainable Artificial Antelligence)の分野に貢献する。 また,各次元における事実チェックの検証を自動評価するモデルも開発した。例えば, \texttt{(self)-contradiction}, \texttt{hallucination}, \texttt{convincingness}, \texttt{overall quality} である。 人中心評価手法を導入し、特別化されたデータセットを開発することにより、人工知能(AI)が生成した説明と人間の判断との整合性の必要性を強調した。 このアプローチは、XAIにおける理論的知識を前進させるだけでなく、AI駆動の事実チェックシステムに対する透明性、信頼性、ユーザの信頼を高めることで、実践的な意味も持つ。 さらに、我々のメトリック学習モデルの開発は、潜在的に効率性を高め、広範囲な手作業による評価への依存を減らすための第一歩である。 実験結果から, 最高の生成モデルであるtextsc{ROUGE-1} のスコアは47.77であり, 特に高品質な証拠が得られた場合, 事実確認説明の生成に優れた性能を示した。 さらに,ベストパフォーマンスの計量学習モデルでは,約0.7のマシューズ相関係数(MCC)を達成し,目標次元の「texttt{(self)-contradiction」や「texttt{hallucination}」など,人間の判断と適度に強い相関関係を示した。

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