論文の概要: Symmetry-Aware Likelihood-Orbit Aggregation for Selective Left-Right Claim Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.17004v1
• Date: Tue, 15 Sep 2026 11:19:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.469574
• Title: Symmetry-Aware Likelihood-Orbit Aggregation for Selective Left-Right Claim Verification
• Title（参考訳）: 左右差検定のためのシンメトリ-Aware Likelihood-Orbit Aggregation
• Abstract要約: クローズド形式のコントラストであるRelation-Orbitを導入する。 VSRとGQAの4つの凍結された視覚言語モデルでは、Relation-Orbitは10%選択リスクキャリブレーションターゲットで平均テストカバレッジを高くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.108900142001628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Frozen vision-language models (VLMs) remain unreliable on fine-grained left-right claims, and raw claim likelihoods need not reliably rank verification errors. After a horizontal-reflection intervention is fixed, how should its induced likelihood measurements be combined into a selective verification signal? We introduce Relation-Orbit, a closed-form contrast with no learned fusion parameters that assigns eight normalized likelihoods to query-supporting and counterfactual roles determined by reflection, inverse relation, and entity exchange. A claim is asserted only when the signed contrast exceeds a threshold selected on held-out data using pointwise Clopper-Pearson upper confidence bounds. On VSR and GQA across four frozen VLMs, Relation-Orbit yields higher mean test coverage at a 10% selective-risk calibration target than an all-eight Orbit-Max baseline in all eight dataset-backbone settings; gains over a nearly abstain-all one-sided intervention score are reported separately. A separate LLaVA-1.5/COCO evaluation, reduced-orbit controls, and a two-sided partition diagnostic further characterize the structural advantage.
• Abstract（参考訳）: 凍結視覚言語モデル(VLM)は、きめ細かい左利きのクレームには信頼できないままであり、生のクレームは検証エラーを確実にランク付けする必要はない。 水平反射干渉が固定された後、その誘発される可能性の測定を選択的検証信号にどのように組み合わせるべきか? リレーショナル・オービット(Relation-Orbit)は、リフレクション、逆関係、エンティティ交換によって決定される8つの正規化確率を割り当てる、学習された融合パラメータを持たないクローズドフォームコントラストである。 クレームは、符号付きコントラストが、ポイントワイズ・クロッパー・ピアソン上限を用いたホールトアウトデータ上で選択された閾値を超える場合にのみ主張される。 凍結した4つのVLMのVSRおよびGQAでは、Relation-Orbitは、全8つのデータセットバックボーン設定において全8Orbit-Maxベースラインよりも10%選択リスクキャリブレーションターゲットでの平均テストカバレッジを高くする。 別個のLLaVA-1.5/COCO評価、縮小軌道制御、両側分割診断は構造上の利点をさらに特徴づける。

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