論文の概要: Debate-to-Detect: Reformulating Misinformation Detection as a Real-World Debate with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18596v2
• Date: Tue, 27 May 2025 11:22:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:20.05215
• Title: Debate-to-Detect: Reformulating Misinformation Detection as a Real-World Debate with Large Language Models
• Title（参考訳）: ディベート・ツー・ディテクト:大規模言語モデルを用いた実世界ディベートとしての誤情報検出の修正
• Authors: Chen Han, Wenzhen Zheng, Xijin Tang,
• Abstract要約: D2D(Dbate-to-Detect, D2D)は, 偽情報検出を構造化された敵対的議論として再構築する, 新規なマルチエージェント・ディベート(MAD)フレームワークである。 ファクトチェックにインスパイアされたD2Dは、各エージェントにドメイン固有のプロファイルを割り当て、Opening Statement、Rebuttal、Free Debate、Closing Statement、Judgmentを含む5段階の議論プロセスを編成する。 GPT-4oによる2つの偽ニュースデータセットの実験は、ベースライン法よりも大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8302146576157498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of misinformation in digital platforms reveals the limitations of traditional detection methods, which mostly rely on static classification and fail to capture the intricate process of real-world fact-checking. Despite advancements in Large Language Models (LLMs) that enhance automated reasoning, their application to misinformation detection remains hindered by issues of logical inconsistency and superficial verification. In response, we introduce Debate-to-Detect (D2D), a novel Multi-Agent Debate (MAD) framework that reformulates misinformation detection as a structured adversarial debate. Inspired by fact-checking workflows, D2D assigns domain-specific profiles to each agent and orchestrates a five-stage debate process, including Opening Statement, Rebuttal, Free Debate, Closing Statement, and Judgment. To transcend traditional binary classification, D2D introduces a multi-dimensional evaluation mechanism that assesses each claim across five distinct dimensions: Factuality, Source Reliability, Reasoning Quality, Clarity, and Ethics. Experiments with GPT-4o on two fakenews datasets demonstrate significant improvements over baseline methods, and the case study highlight D2D's capability to iteratively refine evidence while improving decision transparency, representing a substantial advancement towards robust and interpretable misinformation detection. The code will be open-sourced in a future release.
• Abstract（参考訳）: デジタルプラットフォームにおける誤報の拡散は、主に静的な分類に依存し、現実世界のファクトチェックの複雑なプロセスを捉えるのに失敗する従来の検出方法の限界を明らかにしている。 自動推論を強化する大規模言語モデル(LLM)の進歩にもかかわらず、その誤情報検出への応用は、論理的矛盾や表面的検証の問題によって妨げられている。 そこで本稿では,誤情報検出を構造化された敵対的議論として再検討する,新しいマルチエージェント・ディベート(MAD)フレームワークであるD2Dを紹介した。 ファクトチェックワークフローにインスパイアされたD2Dは、各エージェントにドメイン固有のプロファイルを割り当て、Opening Statement、Rebuttal、Free Debate、Closing Statement、Judgmentを含む5段階の議論プロセスを編成する。 従来の二項分類を超越するために、D2Dは5つの異なる次元にまたがるクレームを評価する多次元評価機構を導入している。 GPT-4oによる2つの偽ニュースデータセットの実験は、ベースライン法よりも大幅に改善され、ケーススタディでは、D2Dが証拠を反復的に洗練し、意思決定の透明性を改善しながら、堅牢で解釈可能な誤情報検出への実質的な進歩を示す能力を強調した。 コードは今後のリリースでオープンソース化される予定だ。

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