論文の概要: Extractive Fact Decomposition for Interpretable Natural Language Inference in one Forward Pass

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18901v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 11:30:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.824177
• Title: Extractive Fact Decomposition for Interpretable Natural Language Inference in one Forward Pass
• Title（参考訳）: 1つの前方通過における解釈可能な自然言語推論のための抽出ファクト分解
• Authors: Nicholas Popovič, Michael Färber,
• Abstract要約: JEDIは、原子の事実分解と解釈可能な推論を共同で行うエンコーダのみのアーキテクチャである。 学習を容易にするため、複数のNLIベンチマークをカバーする合成的合理性の大規模なコーパスを生成する。 本研究は, エンコーダのみのアーキテクチャと合成論理を用いて, NLIの解釈可能性とロバストな一般化を実現することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.990228412613982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works in Natural Language Inference (NLI) and related tasks, such as automated fact-checking, employ atomic fact decomposition to enhance interpretability and robustness. For this, existing methods rely on resource-intensive generative large language models (LLMs) to perform decomposition. We propose JEDI, an encoder-only architecture that jointly performs extractive atomic fact decomposition and interpretable inference without requiring generative models during inference. To facilitate training, we produce a large corpus of synthetic rationales covering multiple NLI benchmarks. Experimental results demonstrate that JEDI achieves competitive accuracy in distribution and significantly improves robustness out of distribution and in adversarial settings over models based solely on extractive rationale supervision. Our findings show that interpretability and robust generalization in NLI can be realized using encoder-only architectures and synthetic rationales. Code and data available at https://jedi.nicpopovic.com
• Abstract（参考訳）: 自然言語推論(NLI)および関連するタスク(例えば、自動事実チェック)における最近の研究は、解釈可能性と堅牢性を高めるために原子事実分解を用いている。 このため、既存の手法は資源集約型大規模言語モデル(LLM)に依存して分解を行う。 本稿では,抽出原子事実分解と解釈可能な推論を共同で行うエンコーダのみのアーキテクチャであるJEDIを提案する。 学習を容易にするため、複数のNLIベンチマークをカバーする合成的合理性の大規模なコーパスを生成する。 実験結果から,JEDIは分布の競争精度を向上し,分布外におけるロバスト性や,抽出的合理性監視のみに基づくモデルに対する対角的設定において著しく向上することが示された。 本研究は, エンコーダのみのアーキテクチャと合成論理を用いて, NLIの解釈可能性とロバストな一般化を実現することができることを示す。 コードとデータはhttps://jedi.nicpopovic.comで公開されている。

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