論文の概要: Beyond True or False: Retrieval-Augmented Hierarchical Analysis of Nuanced Claims

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10728v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 14:17:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.773802
• Title: Beyond True or False: Retrieval-Augmented Hierarchical Analysis of Nuanced Claims
• Title（参考訳）: 真偽の超越 - ニュアンス・クレームの検索強化階層分析
• Authors: Priyanka Kargupta, Runchu Tian, Jiawei Han,
• Abstract要約: ClaimSpectは、クレームに対処する際に一般的に考慮されるアスペクトの階層を自動的に構築する、検索強化された世代ベースのフレームワークである。 ClaimSpectを、構築されたデータセットに特徴付けられるさまざまな現実世界の科学的および政治的主張に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.568888772212755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Claims made by individuals or entities are oftentimes nuanced and cannot be clearly labeled as entirely "true" or "false" -- as is frequently the case with scientific and political claims. However, a claim (e.g., "vaccine A is better than vaccine B") can be dissected into its integral aspects and sub-aspects (e.g., efficacy, safety, distribution), which are individually easier to validate. This enables a more comprehensive, structured response that provides a well-rounded perspective on a given problem while also allowing the reader to prioritize specific angles of interest within the claim (e.g., safety towards children). Thus, we propose ClaimSpect, a retrieval-augmented generation-based framework for automatically constructing a hierarchy of aspects typically considered when addressing a claim and enriching them with corpus-specific perspectives. This structure hierarchically partitions an input corpus to retrieve relevant segments, which assist in discovering new sub-aspects. Moreover, these segments enable the discovery of varying perspectives towards an aspect of the claim (e.g., support, neutral, or oppose) and their respective prevalence (e.g., "how many biomedical papers believe vaccine A is more transportable than B?"). We apply ClaimSpect to a wide variety of real-world scientific and political claims featured in our constructed dataset, showcasing its robustness and accuracy in deconstructing a nuanced claim and representing perspectives within a corpus. Through real-world case studies and human evaluation, we validate its effectiveness over multiple baselines.
• Abstract（参考訳）: 個人や団体による主張は、しばしばニュアンス化され、科学や政治の主張と同様に、完全に「真実」または「偽」と明確にラベル付けすることはできない。 しかしながら、クレーム(例えば「ワクチンAはワクチンBより優れている」)は、個別に検証し易い、その統合的な側面とサブアスペクト(例えば、有効性、安全性、分布)に分解することができる。 これにより、より包括的で構造化された応答が可能となり、与えられた問題に対する十分な視点を提供すると同時に、読者はクレーム内の特定の関心の角度(例えば、子供に対する安全)を優先順位付けすることができる。 そこで我々は,クレームに対処する際,一般的に考慮されるアスペクトの階層を自動構築し,コーパス固有の視点でそれらを強化する,検索強化世代ベースフレームワークであるClimSpectを提案する。 この構造は、入力コーパスを階層的に分割して関連するセグメントを検索し、新しいサブアスペクトの発見を支援する。 さらに、これらのセグメントは、クレームの側面(例えば、支持、中立性、反対性)とそれらのそれぞれの有病率(例えば、「ワクチンAがBよりも輸送可能であると考える生物医学論文がいくつあるか」)に対する様々な視点の発見を可能にする。 ClaimSpectを、構築されたデータセットに特徴付けられるさまざまな実世界の科学的・政治的主張に適用し、ニュアンスドクレームをデコンストラクションし、コーパス内の視点を表現するための堅牢性と正確性を示す。 実世界のケーススタディと人間の評価を通じて、複数のベースライン上での有効性を検証する。

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