論文の概要: HNR-DAC: Hard-Negative Reranking and Distribution-Aligned Classification for Scientific Claim Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07204v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 13:19:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.503079
• Title: HNR-DAC: Hard-Negative Reranking and Distribution-Aligned Classification for Scientific Claim Verification
• Title（参考訳）: HNR-DAC:科学的クレーム検証のためのハード負の再分類と分布対応分類
• Authors: Zhenchao Wang, Xin Chen, Luoxi Zhang, Min Yang, Shiwen Ni,
• Abstract要約: HNR-DACは,実際に遭遇するケースに対して,各ステージをトレーニングする2段階のフレームワークである。 NLPCC 2026 Task 10 Track 2では97.21% Hit@3、95.79% Macro-F1、94.47% Joint@3、平均スコア95.13%となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.757139845905098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific claim verification over a cited paper requires predicting the claim--paper relation and identifying the paragraphs that justify that prediction. This setting poses two linked challenges: within-paper distractors often resemble genuine evidence, while a classifier trained on gold evidence must operate on retrieved evidence at inference. We present HNR-DAC, a two-stage framework that trains each stage on the cases it will actually encounter. Hard-Negative Reranking (HNR) quantifies evidence confusability using a base reranker's scores on non-gold paragraphs and contrasts gold evidence against the most confusable candidates. Distribution-Aligned Classification (DAC) trains on the Top-1 paragraph produced by the same frozen HNR used to construct inference inputs, while HNR's Top-3 paragraph identifiers provide the evidence output. On the NLPCC 2026 Task 10 Track 2, the final configuration obtains 97.21% Hit@3, 95.79% Macro-F1, 94.47% Joint@3, and an average score of 95.13%. The corresponding submission ranks third on the official Track 2 leaderboard while achieving the highest overall Macro-F1 of 93.05%, alongside 70.16% Joint@3 and an average score of 81.61%.
• Abstract（参考訳）: 引用された論文に対する科学的クレームの検証には、クレームの関係を予測し、その予測を正当化する段落を特定する必要がある。 この設定は2つの関連した課題を提起する: 紙内部の気晴らし器は真正の証拠によく似ているが、金の証拠で訓練された分類器は推論時に回収された証拠で操作しなければならない。 HNR-DACは,実際に遭遇するケースに対して,各ステージをトレーニングする2段階のフレームワークである。 HNR(Hard-Negative Re rank)は、非金の段落のベースリランカのスコアを用いて証拠の難易度を定量化し、最も不愉快な候補と金の証拠を対比する。 配電系統分類(DAC)は、同じ冷凍HNRが作成したトップ1段落の列車で推論入力を構築し、HNRのTop-3段落識別子はエビデンス出力を提供する。 NLPCC 2026 Task 10 Track 2では97.21% Hit@3、95.79% Macro-F1、94.47% Joint@3、平均スコア95.13%となる。 公式のトラック2では3位にランクインし、マクロF1の最高スコアは93.05%、ジョイント@3の70.16%、平均スコアは81.61%となった。

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