論文の概要: CheckIfExist: Detecting Citation Hallucinations in the Era of AI-Generated Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15871v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 20:26:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.67789
• Title: CheckIfExist: Detecting Citation Hallucinations in the Era of AI-Generated Content
• Title（参考訳）: CheckIfExist:AI生成コンテンツの時代における幻覚の検出
• Authors: Diletta Abbonato,
• Abstract要約: CheckIfExistは学術データベースに対する参照の即時検証を提供するオープンソースツールである。 提案手法は,文字列類似性アルゴリズムを用いて多次元マッチング信頼度を求めることで,このギャップを埋める。 このシステムはBibエントリの単一参照検証とバッチ処理の両方を統一インターフェースでサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of large language models (LLMs) in academic workflows has introduced unprecedented challenges to bibliographic integrity, particularly through reference hallucination -- the generation of plausible but non-existent citations. Recent investigations have documented the presence of AI-hallucinated citations even in papers accepted at premier machine learning conferences such as NeurIPS and ICLR, underscoring the urgency of automated verification mechanisms. This paper presents "CheckIfExist", an open-source web-based tool designed to provide immediate verification of bibliographic references through multi-source validation against CrossRef, Semantic Scholar, and OpenAlex scholarly databases. While existing reference management tools offer bibliographic organization capabilities, they do not provide real-time validation of citation authenticity. Commercial hallucination detection services, though increasingly available, often impose restrictive usage limits on free tiers or require substantial subscription fees. The proposed tool fills this gap by employing a cascading validation architecture with string similarity algorithms to compute multi-dimensional match confidence scores, delivering instant feedback on reference authenticity. The system supports both single-reference verification and batch processing of BibTeX entries through a unified interface, returning validated APA citations and exportable BibTeX records within seconds.
• Abstract（参考訳）: 学術的ワークフローにおける大きな言語モデル(LLM)の拡散は、書誌的整合性、特に参照幻覚(英語版)(英語版)を通じて、前例のない挑戦をもたらした。 最近の調査では、NeurIPSやICLRといったプレミア機械学習カンファレンスで受け入れられた論文でさえ、AIによる引用の存在を文書化しており、自動検証メカニズムの緊急性を強調している。 本稿では,CrossRefやSemantic Scholar,OpenAlexといった学術データベースに対する多元的検証を通じて,書誌参照の即時検証を可能にするオープンソースWebベースのツールであるCheckIfExistを提案する。 既存の参照管理ツールは書誌組織機能を提供しているが、引用の信頼性をリアルタイムに検証するものではない。 商業的な幻覚検出サービスは、利用できるものが増えてきているが、しばしば無料のティアに制限的な使用制限を課したり、実質的なサブスクリプション料を必要とする。 提案ツールはこのギャップを埋めるために,文字列類似性アルゴリズムを用いたカスケード検証アーキテクチャを用いて多次元マッチング信頼度を計算し,参照真正性に対する即時フィードバックを提供する。 このシステムは、統一インターフェースを通じてBibTeXエントリの単一参照検証とバッチ処理の両方をサポートし、検証されたAPA引用とエクスポート可能なBibTeXレコードを数秒で返却する。

関連論文リスト

• BibAgent: An Agentic Framework for Traceable Miscitation Detection in Scientific Literature [21.872874595027824]
  BibAgentは、自動引用検証のためのスケーラブルでエンドツーエンドのエージェントフレームワークである。 検索、推論、アダプティブ・エビデンス・アグリゲーションを統合し、アクセス可能で有料のソースに戦略を適用する。 以上の結果から,BibAgentは引用精度と解釈可能性において,最先端のLarge Language Model(LLM)のベースラインよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-12T16:30:45Z)
• SemanticCite: Citation Verification with AI-Powered Full-Text Analysis and Evidence-Based Reasoning [0.0]
  本稿では,全文ソース解析による引用精度の検証を行うAIシステムであるSemanticCiteを紹介する。 提案手法は,複数の検索手法と,ニュアンスド・クレーム・ソース関係を抽出する4クラス分類システムを組み合わせたものである。 我々は、詳細なアライメント、機能分類、セマンティックアノテーション、およびバイオロメトリメタデータを備えた1000以上の引用からなる包括的なデータセットをコントリビュートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-20T10:05:21Z)
• VeriCite: Towards Reliable Citations in Retrieval-Augmented Generation via Rigorous Verification [107.75781898355562]
  証拠を厳格に検証し,回答の帰属性を高めるために設計された,VeriCiteと呼ばれる新しいフレームワークを紹介する。 我々は,5つのオープンソースLCMと4つのデータセットを対象とした実験を行い,VeriCiteが回答の正しさを維持しつつ,引用品質を大幅に向上できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T13:38:54Z)
• ABCD-LINK: Annotation Bootstrapping for Cross-Document Fine-Grained Links [57.514511353084565]
  我々は、最高のパフォーマンスのアプローチを選択し、文書間リンクに注釈を付けるための新しいドメインに依存しないフレームワークを提案する。 当社のフレームワークを2つの異なるドメイン – ピアレビューとニュース – に適用しています。 結果として得られた新しいデータセットは、メディアフレーミングやピアレビューなど、数多くのクロスドキュメントタスクの基礎を築いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-01T11:32:24Z)
• Cite Pretrain: Retrieval-Free Knowledge Attribution for Large Language Models [44.31597857713689]
  最初の段階でActive Indexingを導入し、一般化可能なソースアンコールバインディングを作成します。 Qwen-2.5-7B&3Bの実験は、アクティブインデックスがパッシブインデックスのベースラインを一貫して上回っていることを示している。 内部の引用は、モデルを検索ノイズに対してより堅牢にすることで、外部の引用を補完する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-21T04:48:05Z)
• Multi-Facet Blending for Faceted Query-by-Example Retrieval [5.156059061769101]
  本稿では,多面体ブレンディング(FaBle)拡張法を提案する。 モジュール化によって、事前に定義されたファセットの知識やラベルが不要になります。 1K文書上のFaBle拡張は、ファセット条件埋め込みの訓練を著しく支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T12:32:19Z)
• Localizing Factual Inconsistencies in Attributable Text Generation [74.11403803488643]
  本稿では,帰属可能なテキスト生成における事実の不整合をローカライズするための新しい形式であるQASemConsistencyを紹介する。 QASemConsistencyは、人間の判断とよく相関する事実整合性スコアを得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T22:53:48Z)
• GERE: Generative Evidence Retrieval for Fact Verification [57.78768817972026]
  本稿では,ジェネレーション方式で証拠を検索する最初のシステムであるGEREを提案する。 FEVERデータセットの実験結果は、GEREが最先端のベースラインよりも大幅に改善されていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T03:49:35Z)
• A Token-level Reference-free Hallucination Detection Benchmark for Free-form Text Generation [50.55448707570669]
  本稿ではトークンレベルの参照なし幻覚検出タスクとHaDesというアノテーション付きデータセットを提案する。 このデータセットを作成するために、まず英語のウィキペディアから抽出された大量のテキストセグメントを摂り込み、それからクラウドソースアノテーションで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T04:09:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。