論文の概要: WebTrust: An AI-Driven Data Scoring System for Reliable Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12072v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 01:48:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.624029
• Title: WebTrust: An AI-Driven Data Scoring System for Reliable Information Retrieval
• Title（参考訳）: WebTrust: 信頼性の高い情報検索のためのAI駆動データスコーリングシステム
• Authors: Joydeep Chandra, Aleksandr Algazinov, Satyam Kumar Navneet, Rim El Filali, Matt Laing, Andrew Hanna,
• Abstract要約: 本稿では,WebTrustについて紹介する。WebTrustは,信頼性のある情報をオンラインで検索し,判断するプロセスを簡単にするシステムである。 WebTrustは信頼性スコア(0.1から1)を処理対象の各ステートメントに割り当てる。 これは、なぜそのスコアを受け取ったのかを明確に正当化するものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.369136261423094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As access to information becomes more open and widespread, people are increasingly using AI tools for assistance. However, many of these tools struggle to estimate the trustworthiness of the information. Although today's search engines include AI features, they often fail to offer clear indicators of data reliability. To address this gap, we introduce WebTrust, a system designed to simplify the process of finding and judging credible information online. Built on a fine-tuned version of IBM's Granite-1B model and trained on a custom dataset, WebTrust works by assigning a reliability score (from 0.1 to 1) to each statement it processes. In addition, it offers a clear justification for why a piece of information received that score. Evaluated using prompt engineering, WebTrust consistently achieves superior performance compared to other small-scale LLMs and rule-based approaches, outperforming them across all experiments on MAE, RMSE, and R2. User testing showed that when reliability scores are displayed alongside search results, people feel more confident and satisfied with the information they find. With its accuracy, transparency, and ease of use, WebTrust offers a practical solution to help combat misinformation and make trustworthy information more accessible to everyone.
• Abstract（参考訳）: 情報へのアクセスがよりオープンになり、普及するにつれて、人々はAIツールを使って支援している。 しかし、これらのツールの多くは、情報の信頼性を見積もるのに苦労しています。 今日の検索エンジンにはAI機能が含まれているが、データ信頼性の明確な指標を提供していないことが多い。 このギャップに対処するために、WebTrustは、オンラインで信頼できる情報を見つけ、判断するプロセスをシンプルにするためのシステムである。 IBMのGranite-1Bモデルの微調整バージョンに基づいて構築され、カスタムデータセットでトレーニングされたWebTrustは、処理する各ステートメントに信頼性スコア(0.1から1)を割り当てる。 さらに、なぜある情報がそのスコアを受け取ったのかを明確に正当化する。 迅速なエンジニアリングを用いて評価され、WebTrustは、他の小規模のLLMやルールベースのアプローチと比較して、一貫して優れた性能を達成し、MAE、RMSE、R2の全ての実験において、それらの性能を上回っている。 ユーザテストでは、信頼性スコアが検索結果と一緒に表示されると、人々はより自信を持ち、自分が見つけた情報に満足していると感じた。 その正確さ、透明性、使いやすさにより、WebTrustは、誤情報と戦うための実用的なソリューションを提供し、信頼できる情報を誰にとってもよりアクセスしやすいものにする。

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