論文の概要: Exploring Health Misinformation Detection with Multi-Agent Debate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09935v1
- Date: Sat, 29 Nov 2025 12:39:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.582846
- Title: Exploring Health Misinformation Detection with Multi-Agent Debate
- Title（参考訳）: マルチエージェント・ディベートを用いた健康情報誤報の探索
- Authors: Chih-Han Chen, Chen-Han Tsai, Yu-Shao Peng,
- Abstract要約: 健康情報検出のための2段階の枠組みを提案する。
第1段階では,検索した記事を独立に評価するために,大規模言語モデル (LLM) を用いる。
このスコアが、事前定義された閾値以下のコンセンサスフォールが不十分であることを示すと、システムは第2段階に進む。
複数のエージェントが構造化された議論を行い、矛盾する証拠を合成し、明確な正当性を持つ十分な評決を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11470070927586014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fact-checking health-related claims has become increasingly critical as misinformation proliferates online. Effective verification requires both the retrieval of high-quality evidence and rigorous reasoning processes. In this paper, we propose a two-stage framework for health misinformation detection: Agreement Score Prediction followed by Multi-Agent Debate. In the first stage, we employ large language models (LLMs) to independently evaluate retrieved articles and compute an aggregated agreement score that reflects the overall evidence stance. When this score indicates insufficient consensus-falling below a predefined threshold-the system proceeds to a second stage. Multiple agents engage in structured debate to synthesize conflicting evidence and generate well-reasoned verdicts with explicit justifications. Experimental results demonstrate that our two-stage approach achieves superior performance compared to baseline methods, highlighting the value of combining automated scoring with collaborative reasoning for complex verification tasks.
- Abstract（参考訳）: 誤報がオンラインに広まるにつれ、健康関連の事実チェックがますます重要になっている。
有効な検証には、高品質な証拠の検索と厳密な推論プロセスの両方が必要である。
本稿では,健康情報検出のための2段階の枠組みを提案する。
第1段階では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,検索した論文を独立に評価し,全体の証拠スタンスを反映した集合的合意スコアを算出する。
このスコアが、事前定義された閾値以下のコンセンサスフォールが不十分であることを示すと、システムは第2段階に進む。
複数のエージェントが構造化された議論を行い、矛盾する証拠を合成し、明確な正当性を持つ十分な評決を生成する。
実験の結果,2段階の手法はベースライン手法よりも優れた性能を示し,複雑な検証タスクに対する協調的推論と自動スコアリングの組み合わせの価値を強調した。
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