論文の概要: Looking Into The Past: The Impact of Context on Detecting Deceptive Statements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27407v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 23:59:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.554965
• Title: Looking Into The Past: The Impact of Context on Detecting Deceptive Statements
• Title（参考訳）: 過去を振り返る: コンテキストが知覚的文の検出に与える影響
• Abstract要約: 本研究では,アバロンの隠蔽ロールゲームにおいて,擬似メッセージ検出に適用した場合に,先行するゲームプレイ対話の価値を示す。 その結果、LLMは、ターゲットメッセージにゲームプレイコンテキストを追加することで、最大31%の精度を含む、さまざまな指標で改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.630267362386787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deception detection typically considers messages in isolation. Previous works in claim verification and role detection have displayed that additional information such as gameplay history is crucial to successful predictions. In this work, we demonstrate the value of preceding gameplay dialogue when applied to deceptive message detection within the hidden role game of Avalon. The findings show that LLMs can see improvement across a number of metrics, including accuracy by up to 31\% with the addition of gameplay context for the target message.
• Abstract（参考訳）: 偽造検出は通常、メッセージを分離して考慮する。 クレーム検証とロール検出の先行研究では、ゲームプレイ履歴などの追加情報が予測の成功に不可欠であることが示されている。 本研究では,アバロンの隠蔽ロールゲームにおいて,擬似メッセージ検出に適用した場合に,先行するゲームプレイ対話の価値を示す。 その結果、LLMは、ターゲットメッセージにゲームプレイコンテキストを追加することで、最大31\%の精度を含む、さまざまな指標で改善できることがわかった。

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