論文の概要: DecomposeRL: Learning to Ask Useful, Informative, and Diverse Questions for Semi-Supervised, Traceable Claim Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27858v1
• Date: Wed, 27 May 2026 02:19:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.689609
• Title: DecomposeRL: Learning to Ask Useful, Informative, and Diverse Questions for Semi-Supervised, Traceable Claim Verification
• Title（参考訳）: DecomposeRL: 半監督的, 追跡可能なクレーム検証のための有益, インフォーマティブ, ディバース質問の学習
• Authors: Shubhashis Roy Dipta, Ankur Padia, Francis Ferraro,
• Abstract要約: 検査可能なトレースを生成する正確なクレーム検証器としてDecomposeRLを提案する。 DecomposeRLはGRPOで訓練されたRLポリシーとして分解を行う。 分割RL-7Bは5Kキュレートされたクレームのみを全面的に監督し、86.3のドメイン内と69.8のドメイン外バランスの正確性を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.917135080399156
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Claim verification splits between end-to-end classifiers that are accurate but yields no inspectable traces, and decomposition-based methods produce inspectable traces but lag performance on benchmark datasets. We propose DecomposeRL an accurate claim-verifier that produce inspectable traces. DecomposeRL frames decomposition as an RL policy trained with GRPO and a multi-faceted reward ensemble, enabling both fully supervised and semi-supervised learning from unlabeled claims. DecomposeRL addresses the prohibitive training cost of GRPO with a data-curation funnel that distills 115K fact-verification claims into a compact, learning-signal-dense subset of 5K claims. We show that a DecomposeRL-7B policy trained with full supervision on only ~5K curated claims achieves 86.3 in-domain and 69.8 out-of-domain balanced accuracy across 11 claim-verification benchmarks containing biomedical, political, scientific, and general-domain claims. Despite being 4x smaller, it matches 32B baselines and GPT-4.1-mini, and it further outperforms baselines in a semi-supervised setting with only 10% labeled claims data. Code, data, and models are available at https://dipta007.github.io/DecomposeRL
• Abstract（参考訳）: クレーム検証は、正確だが検査可能なトレースが得られないエンドツーエンドの分類器と、分解ベースのメソッドが検査可能なトレースを生成するが、ベンチマークデータセットでは遅延性能が向上する。 検査可能なトレースを生成する正確なクレーム検証器であるDecomposeRLを提案する。 DecomposeRLは、GRPOと多面的な報酬アンサンブルで訓練されたRLポリシーとして分解し、ラベルなしクレームから完全に教師付きおよび半教師付き学習を可能にする。 DecomposeRLは、GRPOの禁止トレーニングコストに、115Kの事実検証要求を5Kのクレームのコンパクトで学習信号の少ないサブセットに蒸留するデータキュレーションファネルで対処する。 我々は, バイオメディカル, 政治的, 科学的, 一般ドメインのクレームを含む11のクレーム検証ベンチマークにおいて, 5Kのクレームのみを全面的に監督したDecomposeRL-7Bポリシーが86.3のドメイン内, 69.8のドメイン外クレームバランスの正確性を達成していることを示す。 4倍小さいにもかかわらず、32BのベースラインとGPT-4.1-miniと一致し、さらに10%のラベル付きクレームデータでベースラインを上回ります。 コード、データ、モデルはhttps://dipta007.github.io/DecomposeRLで入手できる。

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