論文の概要: If We May De-Presuppose: Robustly Verifying Claims through Presupposition-Free Question Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16838v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 23:34:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.202532
• Title: If We May De-Presuppose: Robustly Verifying Claims through Presupposition-Free Question Decomposition
• Title（参考訳）: 先延ばし可能な場合:前提のない質問分解によるロバストな検証
• Authors: Shubhashis Roy Dipta, Francis Ferraro,
• Abstract要約: 本稿では,事前仮定のない分解された質問を理由として,構造化された頑健なクレーム検証フレームワークを提案する。 我々の方法はこれらの問題を常に緩和し、最大2-5%の改善を実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.898066415702596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior work has shown that presupposition in generated questions can introduce unverified assumptions, leading to inconsistencies in claim verification. Additionally, prompt sensitivity remains a significant challenge for large language models (LLMs), resulting in performance variance as high as 3-6%. While recent advancements have reduced this gap, our study demonstrates that prompt sensitivity remains a persistent issue. To address this, we propose a structured and robust claim verification framework that reasons through presupposition-free, decomposed questions. Extensive experiments across multiple prompts, datasets, and LLMs reveal that even state-of-the-art models remain susceptible to prompt variance and presupposition. Our method consistently mitigates these issues, achieving up to a 2-5% improvement.
• Abstract（参考訳）: 以前の研究では、生成した質問の前提が不確定な仮定を導入し、クレーム検証の不整合をもたらすことが示されている。 さらに、大きな言語モデル(LLM)では、迅速な感度が重要な課題であり、パフォーマンスのばらつきは最大36%に達する。 近年の進歩によってこのギャップは減っているが、我々の研究は、迅速な感度が持続的な問題であることを示している。 そこで本稿では,事前仮定のない非分割質問を理由として,構造化されたロバストなクレーム検証フレームワークを提案する。 複数のプロンプト、データセット、LLMにわたる大規模な実験により、最先端のモデルでさえも、ばらつきや前提条件の迅速な影響を受けやすいことが判明した。 我々の方法はこれらの問題を常に緩和し、最大2-5%の改善を実現します。

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