論文の概要: FinGrAct: A Framework for FINe-GRrained Evaluation of ACTionability in Explainable Automatic Fact-Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05229v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 16:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:11:48.649961
• Title: FinGrAct: A Framework for FINe-GRrained Evaluation of ACTionability in Explainable Automatic Fact-Checking
• Title（参考訳）: FinGrAct: 説明可能なFact-Checkingにおけるアクティオン性評価フレームワーク
• Authors: Islam Eldifrawi, Shengrui Wang, Amine Trabelsi,
• Abstract要約: 本稿では、Webにアクセス可能なきめ細かい評価フレームワークFinGrActを紹介する。 明確に定義された基準と評価データセットを通じて、自動ファクト・チェッキンの説明における動作可能性を評価するように設計されている。 FinGrAct は最先端の評価者を超え、Pearson と Kendall を人間の判断と最高の相関を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0140898354987353
• License:
• Abstract: The field of explainable Automatic Fact-Checking (AFC) aims to enhance the transparency and trustworthiness of automated fact-verification systems by providing clear and comprehensible explanations. However, the effectiveness of these explanations depends on their actionability --their ability to empower users to make informed decisions and mitigate misinformation. Despite actionability being a critical property of high-quality explanations, no prior research has proposed a dedicated method to evaluate it. This paper introduces FinGrAct, a fine-grained evaluation framework that can access the web, and it is designed to assess actionability in AFC explanations through well-defined criteria and an evaluation dataset. FinGrAct surpasses state-of-the-art (SOTA) evaluators, achieving the highest Pearson and Kendall correlation with human judgments while demonstrating the lowest ego-centric bias, making it a more robust evaluation approach for actionability evaluation in AFC.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な自動Fact-Checking(AFC)の分野は、明確で理解可能な説明を提供することで、自動化された事実検証システムの透明性と信頼性を高めることを目的としている。 しかし、これらの説明の有効性は、ユーザに対して情報的な決定をし、誤情報を緩和する能力という、行動可能性に依存している。 アクションビリティは高品質な説明の重要な特性であるにもかかわらず、それを評価するための専用の方法が提案されていない。 本稿では、Webにアクセス可能なきめ細かい評価フレームワークであるFinGrActを紹介し、適切に定義された基準と評価データセットを用いて、AFC説明の動作性を評価するように設計されている。 FinGrActは、最先端(SOTA)評価器を超越し、人間の判断とピアソンとケンドールの相関を最大化し、最低のエゴ中心バイアスを示し、AFCにおける行動可能性評価のためのより堅牢な評価アプローチとなる。

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