論文の概要: The Next Phase of Scientific Fact-Checking: Advanced Evidence Retrieval from Complex Structured Academic Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20844v2
• Date: Sun, 29 Jun 2025 02:57:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 13:01:42.728329
• Title: The Next Phase of Scientific Fact-Checking: Advanced Evidence Retrieval from Complex Structured Academic Papers
• Title（参考訳）: 科学的Fact-Checkingの次の段階:複雑な構造化学術論文からの高度な証拠検索
• Authors: Xingyu Deng, Xi Wang, Mark Stevenson,
• Abstract要約: この問題は、科学知識の進化する性質に適合しなければならないため、一般的な事実チェックよりも本質的に複雑である。 既存のアプローチでは、抽象データからなる小規模データセットに基づいて、問題の簡易バージョンに重点を置いている。 本稿では,現状の科学的ファクトチェックシステムの限界について検討し,その性能向上に活用できる潜在的な特徴と資源を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.88478056313921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific fact-checking aims to determine the veracity of scientific claims by retrieving and analysing evidence from research literature. The problem is inherently more complex than general fact-checking since it must accommodate the evolving nature of scientific knowledge, the structural complexity of academic literature and the challenges posed by long-form, multimodal scientific expression. However, existing approaches focus on simplified versions of the problem based on small-scale datasets consisting of abstracts rather than full papers, thereby avoiding the distinct challenges associated with processing complete documents. This paper examines the limitations of current scientific fact-checking systems and reveals the many potential features and resources that could be exploited to advance their performance. It identifies key research challenges within evidence retrieval, including (1) evidence-driven retrieval that addresses semantic limitations and topic imbalance (2) time-aware evidence retrieval with citation tracking to mitigate outdated information, (3) structured document parsing to leverage long-range context, (4) handling complex scientific expressions, including tables, figures, and domain-specific terminology and (5) assessing the credibility of scientific literature. Preliminary experiments were conducted to substantiate these challenges and identify potential solutions. This perspective paper aims to advance scientific fact-checking with a specialised IR system tailored for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 科学的事実チェックは、研究文献から証拠を検索し分析することによって、科学的主張の正確性を決定することを目的としている。 この問題は、科学知識の進化する性質、学術文献の構造的複雑さ、そして長期の多モードな科学表現によって引き起こされる課題に対応する必要があるため、一般的な事実チェックよりも本質的に複雑である。 しかし、既存のアプローチでは、完全な論文ではなく抽象データからなる小規模データセットに基づいて、問題を単純化したバージョンに重点を置いているため、完全な文書の処理にまつわる問題を回避することができる。 本稿では,現状の科学的ファクトチェックシステムの限界について検討し,その性能向上に活用できる多くの潜在的な特徴と資源を明らかにする。 本研究は,(1)意味的制限と話題の不均衡に対処するエビデンス駆動型検索,(2)古くなった情報の緩和を目的とした引用追跡によるタイムアウェア・エビデンス検索,(3)長期的文脈を活用する構造化文書解析,(4)表,図,領域固有の用語を含む複雑な科学的表現の扱い,(5)科学的文献の信頼性を評価することを含む,エビデンス検索における重要な研究課題を特定する。 これらの課題を実証し、潜在的な解決策を特定するための予備実験が実施された。 本研究の目的は、現実世界の応用に適した特殊なIRシステムを用いて、科学的事実チェックを進めることである。

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