Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Verifiable Misinformation Detection: A Multi-Tool LLM Agent Framework

論文の概要: Toward Verifiable Misinformation Detection: A Multi-Tool LLM Agent Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03092v1
Date: Tue, 05 Aug 2025 05:15:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.787861
Title: Toward Verifiable Misinformation Detection: A Multi-Tool LLM Agent Framework
Title（参考訳）: 誤情報検出の検証に向けて:マルチツールLLMエージェントフレームワーク
Authors: Zikun Cui, Tianyi Huang, Chia-En Chiang, Cuiqianhe Du,
Abstract要約: 本研究は、革新的な誤情報検出LLMエージェントを提案する。エージェントは、多様なWebソースとの動的相互作用を通じて、クレームを積極的に検証する。情報ソースの信頼性を評価し、証拠を合成し、完全な検証可能な推論プロセスを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5999777817331317
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With the proliferation of Large Language Models (LLMs), the detection of misinformation has become increasingly important and complex. This research proposes an innovative verifiable misinformation detection LLM agent that goes beyond traditional true/false binary judgments. The agent actively verifies claims through dynamic interaction with diverse web sources, assesses information source credibility, synthesizes evidence, and provides a complete verifiable reasoning process. Our designed agent architecture includes three core tools: precise web search tool, source credibility assessment tool and numerical claim verification tool. These tools enable the agent to execute multi-step verification strategies, maintain evidence logs, and form comprehensive assessment conclusions. We evaluate using standard misinformation datasets such as FakeNewsNet, comparing with traditional machine learning models and LLMs. Evaluation metrics include standard classification metrics, quality assessment of reasoning processes, and robustness testing against rewritten content. Experimental results show that our agent outperforms baseline methods in misinformation detection accuracy, reasoning transparency, and resistance to information rewriting, providing a new paradigm for trustworthy AI-assisted fact-checking.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の普及に伴い,誤情報の検出がますます重要・複雑化している。本研究は,従来の真偽二分判断を超越した,革新的検証可能な誤情報検出LDMエージェントを提案する。エージェントは、多様なWebソースとの動的相互作用を通じてクレームを積極的に検証し、情報ソースの信頼性を評価し、エビデンスを合成し、完全な検証可能な推論プロセスを提供する。設計したエージェントアーキテクチャには,正確なWeb検索ツール,信頼性評価ツール,数値クレーム検証ツールの3つのコアツールが含まれている。これらのツールにより、エージェントは多段階の検証戦略を実行し、エビデンスログを保持し、包括的な評価結論を形成することができる。 FakeNewsNetのような標準的な誤情報データセットを用いて、従来の機械学習モデルやLLMと比較した。評価指標には、標準的な分類基準、推論プロセスの品質評価、書き直されたコンテンツに対する堅牢性テストが含まれる。実験結果から, エージェントは誤情報検出精度, 透明性の推論, 情報の書き直しに対する抵抗において, 基本的手法よりも優れており, 信頼性の高いAI支援事実チェックのための新しいパラダイムを提供する。

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