論文の概要: OpenFActScore: Open-Source Atomic Evaluation of Factuality in Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05965v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 13:19:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.131145
• Title: OpenFActScore: Open-Source Atomic Evaluation of Factuality in Text Generation
• Title（参考訳）: OpenFActScore: テキスト生成におけるファクチュアリティのオープンソースアトミック評価
• Authors: Lucas Fonseca Lage, Simon Ostermann,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)が生成するテキストの事実性を評価するための,FActScoreフレームワークのオープンソース実装であるOpenFActScoreを紹介する。 FActScoreは、個々の事実クレームを抽出するためにAtomic Fact Generation (AFG) とAtomic Fact Validation (AFV) を用いて、信頼された知識ソースに対する各クレームを検証することによって、長文の事実精度を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce OpenFActScore, an open-source implementation of the FActScore framework for evaluating the factuality of text generated by large language models (LLMs). FActScore evaluates the factual accuracy of long-form text by using Atomic Fact Generation (AFG) to extract individual factual claims and Atomic Fact Validation (AFV) to verify each claim against a trusted knowledge source. While the original FActScore relies on closed-source and commercial models such as InstructGPT and ChatGPT, OpenFActScore enables the use of any Hugging Face-compatible model for both AFG and AFV. We provide a detailed technical overview of our implementation, highlighting design choices and modifications made to support open models. We evaluate multiple open-source LLMs on both AFG and AFV using the original FActScore benchmark, reporting BERTScore-F1 for AFG and Error Rate relative to human annotations for AFV. Our results show that open models can approximate the performance of closed-source systems, with Gemma achieving the best overall performance, and our final setup obtains a 0.99 Pearson correlation with the original FActScore experiments. OpenFActScore promotes transparency, reproducibility, and cost-effective evaluation, and is available at: https://github.com/lflage/OpenFActScore.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模な言語モデル(LLM)によって生成されたテキストの事実性を評価するための,FActScoreフレームワークのオープンソース実装であるOpenFActScoreを紹介する。 FActScoreは、個々の事実クレームを抽出するためにAtomic Fact Generation(AFG)とAtomic Fact Validation(AFV)を使用して、信頼された知識ソースに対する各クレームを検証することによって、長文の事実精度を評価する。 オリジナルのFActScoreはInstructGPTやChatGPTのようなクローズドソースおよび商用モデルに依存しているが、OpenFActScoreはAFGとAFVの両方でHugging Face互換モデルを使用することができる。 オープンモデルをサポートするための設計選択と修正を強調しながら、実装の詳細な技術的概要を説明します。 FActScoreベンチマークを用いて,AFG と AFV の両方で複数のオープンソース LLM を評価し,AFV のアノテーションに対する BERTScore-F1 と Error Rate を報告した。 この結果から, オープンモデルでは, Gemmaが最高性能を達成し, FActScore実験とPearsonの0.99の相関関係が得られた。 OpenFActScoreは透明性、再現性、費用対効果の評価を促進し、https://github.com/lflage/OpenFActScoreで利用可能である。

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