論文の概要: User-Centric Evidence Ranking for Attribution and Fact Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21387v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 08:23:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.668609
• Title: User-Centric Evidence Ranking for Attribution and Fact Verification
• Title（参考訳）: 属性とファクト検証のためのユーザ中心のエビデンスランキング
• Authors: Guy Alt, Eran Hirsch, Serwar Basch, Ido Dagan, Oren Glickman,
• Abstract要約: エビデンスランク付け(Evidence Ranking)は、ランク付けリストにおいて、できるだけ早く十分な情報を提示することを優先する、新しいタスクである。 これにより、ユーザの読み取り作業を最小限に抑えつつ、利用可能なすべての証拠をシーケンシャルな検証に利用できるようにする。 この研究は、より解釈しやすく、効率的で、ユーザに沿った情報検証システムに向けた基礎的なステップを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.059713949823335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attribution and fact verification are critical challenges in natural language processing for assessing information reliability. While automated systems and Large Language Models (LLMs) aim to retrieve and select concise evidence to support or refute claims, they often present users with either insufficient or overly redundant information, leading to inefficient and error-prone verification. To address this, we propose Evidence Ranking, a novel task that prioritizes presenting sufficient information as early as possible in a ranked list. This minimizes user reading effort while still making all available evidence accessible for sequential verification. We compare two approaches for the new ranking task: one-shot ranking and incremental ranking. We introduce a new evaluation framework, inspired by information retrieval metrics, and construct a unified benchmark by aggregating existing fact verification datasets. Extensive experiments with diverse models show that incremental ranking strategies better capture complementary evidence and that LLM-based methods outperform shallower baselines, while still facing challenges in balancing sufficiency and redundancy. Compared to evidence selection, we conduct a controlled user study and demonstrate that evidence ranking both reduces reading effort and improves verification. This work provides a foundational step toward more interpretable, efficient, and user-aligned information verification systems.
• Abstract（参考訳）: 属性と事実検証は、情報信頼性を評価するための自然言語処理において重要な課題である。 自動システムとLarge Language Models (LLMs) は、クレームを支持したり否定したりするための簡潔な証拠を検索し、選択することを目的としているが、不十分または過度に冗長な情報を持つユーザをしばしば提示し、非効率でエラーを起こしやすい検証に繋がる。 そこで本稿では,情報提供をできるだけ早く優先する新しいタスクであるEvidence Rankingを提案する。 これにより、ユーザの読み取り作業を最小限に抑えつつ、利用可能なすべての証拠をシーケンシャルな検証に利用できるようにする。 新たなランキングタスクのアプローチとして,ワンショットランキングとインクリメンタルランキングの2つを比較した。 情報検索の指標にインスパイアされた新しい評価フレームワークを導入し、既存の事実検証データセットを集約して統一されたベンチマークを構築する。 多様なモデルによる大規模な実験により、インクリメンタルなランキング戦略が補完的な証拠をよりよく捉え、LCMベースの手法がより浅いベースラインを上回りながら、十分性と冗長性のバランスをとるという課題に直面していることが示された。 本研究は,エビデンス選択と比較して,制御されたユーザスタディを実施し,両者のランク付けが読書の労力を減らし,検証を改善することを実証する。 この研究は、より解釈しやすく、効率的で、ユーザに沿った情報検証システムに向けた基礎的なステップを提供する。

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