論文の概要: Discrepancy Detection at the Data Level: Toward Consistent Multilingual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11928v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 20:48:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.093482
• Title: Discrepancy Detection at the Data Level: Toward Consistent Multilingual Question Answering
• Title（参考訳）: データレベルでの不一致検出:一貫性のある多言語質問回答に向けて
• Authors: Lorena Calvo-Bartolomé, Valérie Aldana, Karla Cantarero, Alonso Madroñal de Mesa, Jerónimo Arenas-García, Jordan Boyd-Graber,
• Abstract要約: 我々は,多言語QA知識ベースにおける事実・文化的相違を検出するために,ループ内ファクトチェックパイプラインであるMINDを提案する。 MINDは、地域や文脈によって異なる文化的にセンシティブな質問に対する多様な答えを強調している。 MINDを母子保健領域におけるバイリンガルQAシステムを用いて評価し,事実的・文化的矛盾に言及したバイリンガル質問のデータセットを公表した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724569611822116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingual question answering (QA) systems must ensure factual consistency across languages, especially for objective queries such as What is jaundice?, while also accounting for cultural variation in subjective responses. We propose MIND, a user-in-the-loop fact-checking pipeline to detect factual and cultural discrepancies in multilingual QA knowledge bases. MIND highlights divergent answers to culturally sensitive questions (e.g., Who assists in childbirth?) that vary by region and context. We evaluate MIND on a bilingual QA system in the maternal and infant health domain and release a dataset of bilingual questions annotated for factual and cultural inconsistencies. We further test MIND on datasets from other domains to assess generalization. In all cases, MIND reliably identifies inconsistencies, supporting the development of more culturally aware and factually consistent QA systems.
• Abstract（参考訳）: マルチ言語質問応答 (QA) システムは言語間の事実整合性を確保する必要がある。 また,主観的反応の文化的変動も考慮に入れた。 我々は,多言語QA知識ベースにおける事実・文化的相違を検出するために,ループ内ファクトチェックパイプラインであるMINDを提案する。 MINDは、地域や文脈によって異なる文化的に敏感な質問(例えば、出産を助けるのは誰か? MINDを母子保健領域におけるバイリンガルQAシステムを用いて評価し,事実的・文化的矛盾に言及したバイリンガル質問のデータセットを公表した。 一般化を評価するために、他のドメインからのデータセット上でMINDをさらにテストする。 いずれの場合も、MINDは不整合を確実に識別し、より文化的に認識され、事実的に一貫性のあるQAシステムの開発を支援する。

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