論文の概要: TUM-MiKaNi at SemEval-2025 Task 3: Towards Multilingual and Knowledge-Aware Non-factual Hallucination Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00579v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 09:00:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.547075
• Title: TUM-MiKaNi at SemEval-2025 Task 3: Towards Multilingual and Knowledge-Aware Non-factual Hallucination Identification
• Title（参考訳）: TUM-MiKaNi at SemEval-2025 Task 3: To toward Multilingual and Knowledge-Aware Non-factual Hallucination Identification
• Authors: Miriam Anschütz, Ekaterina Gikalo, Niklas Herbster, Georg Groh,
• Abstract要約: 本稿では,SemEval-2025 Task-3, Mu-SHROOM, Multilingual Shared-task on Hallucinations and Related Observable Overgeneration misstakesについて述べる。 本稿では,Wikipediaに対する検索に基づく事実検証と,共通幻覚パターンを識別するBERTベースのシステムを組み合わせた2部パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3999111269325266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hallucinations are one of the major problems of LLMs, hindering their trustworthiness and deployment to wider use cases. However, most of the research on hallucinations focuses on English data, neglecting the multilingual nature of LLMs. This paper describes our submission to the SemEval-2025 Task-3 - Mu-SHROOM, the Multilingual Shared-task on Hallucinations and Related Observable Overgeneration Mistakes. We propose a two-part pipeline that combines retrieval-based fact verification against Wikipedia with a BERT-based system fine-tuned to identify common hallucination patterns. Our system achieves competitive results across all languages, reaching top-10 results in eight languages, including English. Moreover, it supports multiple languages beyond the fourteen covered by the shared task. This multilingual hallucination identifier can help to improve LLM outputs and their usefulness in the future.
• Abstract（参考訳）: 幻覚はLLMの大きな問題の1つであり、より広いユースケースへの信頼性と展開を妨げる。 しかし、幻覚の研究の大部分は、LLMの多言語性を無視して、英語のデータに焦点を当てている。 本稿では,SemEval-2025 Task-3, Mu-SHROOM, Multilingual Shared-task on Hallucinations and Related Observable Overgeneration misstakesについて述べる。 本稿では,Wikipediaに対する検索に基づく事実検証と,共通幻覚パターンを識別するBERTベースのシステムを組み合わせた2部パイプラインを提案する。 本システムでは,全言語にまたがる競争的な結果が得られ,英語を含む8言語で上位10に到達した。 さらに、共有タスクによってカバーされる14以上の複数の言語をサポートする。 この多言語幻覚識別子は、将来LSM出力とそれらの有用性を改善するのに役立つ。

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