論文の概要: PASS-FC: Progressive and Adaptive Search Scheme for Fact Checking of Comprehensive Claims

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09866v2
• Date: Mon, 26 May 2025 03:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:54.236632
• Title: PASS-FC: Progressive and Adaptive Search Scheme for Fact Checking of Comprehensive Claims
• Title（参考訳）: PASS-FC:包括的クレームのファクトチェックのためのプログレッシブで適応的な検索方式
• Authors: Ziyu Zhuang,
• Abstract要約: PASS-FCは、Fact Checkingのためのプログレッシブで適応的な検索スキームである。 各原子のクレームは、まず正確な時間と曖昧なエンティティ記述子で基礎付けられている。 一般的な知識、科学文献、現実世界の出来事、そして10の言語を含む6つのベンチマークの実験は、PASS-FCが従来のシステムより一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.187145486382368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated fact-checking (AFC) still falters on claims that are time-sensitive, entity-ambiguous, or buried beneath noisy search-engine results. We present PASS-FC, a Progressive and Adaptive Search Scheme for Fact Checking. Each atomic claim is first grounded with a precise time span and disambiguated entity descriptors. An adaptive search loop then issues structured queries, filters domains through credible-source selection, and expands queries cross-lingually; when necessary, a lightweight reflection routine restarts the loop. Experiments on six benchmark--covering general knowledge, scientific literature, real-world events, and ten languages--show that PASS-FC consistently outperforms prior systems, even those powered by larger backbone LLMs. On the multilingual X-FACT set, performance of different languages partially correlates with typological closeness to English, and forcing the model to reason in low-resource languages degrades accuracy. Ablations highlight the importance of temporal grounding and the adaptive search scheme, while detailed analysis shows that cross-lingual retrieval contributes genuinely new evidence. Code and full results will be released to facilitate further research.
• Abstract（参考訳）: AFC(Automated fact-checking)は、時間に敏感で、実体を曖昧にしたり、ノイズの多い検索結果の下に埋もれていたりしている。 ファクトチェックのためのプログレッシブ・アダプティブ検索方式であるPASS-FCを提案する。 各原子のクレームは、まず正確な時間と曖昧なエンティティ記述子で基礎付けられている。 適応的なサーチループは構造化されたクエリを発行し、信頼できるソース選択を通じてドメインをフィルタリングし、必要に応じて軽量なリフレクションルーチンがループを再起動する。 一般的な知識、科学文献、現実世界の出来事、そして10の言語を含む6つのベンチマークの実験では、PASS-FCは、より大きなバックボーンLLMを動力とするシステムよりも一貫して優れていることが示されている。 マルチリンガルなX-FACTセットでは、異なる言語のパフォーマンスは、部分的には英語の類型的近さと相関し、低リソース言語での推論は精度を低下させる。 アブレーションは時間的接地と適応探索方式の重要性を強調し、詳細な分析は言語間検索が真に新しい証拠に寄与していることを示している。 コードと完全な結果は、さらなる研究を促進するためにリリースされます。

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