論文の概要: Beyond the Evidence Coherence Trap: Agent-Driven Evidence Selection for Temporally Disordered Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36764v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 07:20:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.536013
• Title: Beyond the Evidence Coherence Trap: Agent-Driven Evidence Selection for Temporally Disordered Fake News Detection
• Title（参考訳）: エビデンス・コヒーレンス・トラップを超えて:一時障害のあるフェイクニュース検出のためのエージェント駆動エビデンス・セレクション
• Abstract要約: 仮に混乱した偽ニュースは、事実の出来事を偽の年代順に並べ替えるので、特にわかりやすい。 我々は、時間的に固定された実事象から得られた30,706項目のソース不整合ベンチマークであるChronoFakeを紹介する。 我々は、訓練中の証拠選択を反復的に洗練する、下線文書サンダーライン選択アンダーラインSelf-UpdatingアンダーラインAgentを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.099904093984712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fake news undermines public trust and the integrity of online information ecosystems. Temporally disordered fake news is especially elusive because it rearranges factual events into a false chronology. Individual events may remain factually valid even when their temporal relations are misrepresented. When similar events involving the same entity recur, retrieval may return semantically plausible evidence from the wrong period. Consequently, independent event verification may rely on locally coherent but temporally mismatched evidence and incorrectly validate the article. We call this the \textit{evidence coherence trap}. Because existing benchmarks rarely isolate this setting, we construct ChronoFake, a source-disjoint benchmark of 30,706 articles derived from temporally anchored real events. It distinguishes temporal manipulation from valid narration, including flashbacks. To address this, we propose DelSA, a \underline{D}ocument S\underline{el}ection \underline{S}elf-Updating \underline{A}gent that iteratively refines evidence selection during training and applies a frozen rulebook for one-pass evidence selection at inference. DelSA uses an LLM to characterize candidate evidence, while a verifier-trained reranker balances local relevance against timeline consistency. Finally, the classifier compares the article-implied chronology extracted by the LLM with the evidence-derived chronology to reveal global temporal conflicts. DelSA outperforms existing methods on ChronoFake, while remaining competitive on PolitiFact and GossipCop.
• Abstract（参考訳）: フェイクニュースは、公共の信頼とオンライン情報エコシステムの整合性を損なう。 仮に混乱した偽ニュースは、事実の出来事を偽の年代順に並べ替えるので、特にわかりやすい。 個々の出来事は、時間的関係が誤って表現されている場合でも、事実上有効である。 同じエンティティを含む類似のイベントが再帰した場合、検索は間違った期間から意味論的に証明可能な証拠を返す可能性がある。 その結果、独立したイベント検証は、局所的に一貫性があるが、時間的にミスマッチした証拠に頼り、その記事を誤って検証する。 これを \textit{evidence Coherence trap} と呼びます。 既存のベンチマークはこの設定を滅多に分離しないので、時間的に固定された実イベントから得られた30,706項目のソース非結合のベンチマークであるChronoFakeを構築します。 時間的操作と、フラッシュバックを含む有効なナレーションを区別する。 これを解決するために、DelSA, a \underline{D}ocument S\underline{el}ection \underline{S}elf-Updating \underline{A}gentを提案する。 DelSA は LLM を用いて候補の証拠を特徴づける一方、検証器で訓練されたリランカは、タイムラインの一貫性に対する局所的関連性のバランスをとる。 最後に、LLMによって抽出された記事実装年代学と証拠由来の年代学を比較して、グローバルな時間的矛盾を明らかにする。 DelSAはChronoFakeの既存の方法よりも優れており、PolititiFactとGossipCopでは競争力を維持している。

関連論文リスト

• Logic Hijacking of RAG: Single-Document Poisoning via Local Optimization [22.307413848450143]
  ブラックボックスアクセスによる単一文書コーパス中毒は検索補助世代(RAG)に深刻な脅威をもたらす そこで我々は,論理的ハイジャックに基づく単一文書中毒フレームワークMONOLOGUEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-26T04:23:01Z)
• VeriPhy: Agentic Physical Reasoning for World Model Evaluation and Refinement [57.86962208273888]
  テキストのみのプランナが入力された物理義務にプロンプトをコンパイルする監査可能な物理検証システムを提案する。 それぞれのアクションは、ペイロードがタイプされた測定か、明示的にタグ付けされた学習状態である証明付きエビデンスレコードを返す。 我々は, 実発生障害を即時参照, 空間, 時間でローカライズする, 1500クリックの欠陥記録のコーパスにおいて, 評価をアンロックする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-02T20:36:45Z)
• An Explainable Coherence Score for Detecting Temporal Inconsistencies in Political News [0.8594140167290097]
  時間的不整合は、スタイルに基づく偽ニュース検知を回避した政治的偽情報の一形態である。 本稿では,ニュース記事の時間的コヒーレンスを定量化する指標であるTCS(Temporal Coherence Score)を紹介する。 時間誤差を注入した100の政治ニュース記事のベンチマークでは、選択された操作閾値で0.909の精度に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-29T09:56:19Z)
• DRNOISE: Benchmarking Deep Research Agents in Misleading Evidence Environments [51.049999642138]
  誤解を招く証拠の下で、回答回復のための100タスクのベンチマークであるDRNOISEを紹介する。 それぞれのタスクは、2つの間接的レコードチェーンが支持する固有の金の答えを持ち、ペアのノイズ条件は競合する答えを直接記述する1つのもっともらしい文書を付加する。 強いクリーンタスク性能を持つエージェント全体で、この単一の介入は66-88ポイントの精度低下を引き起こす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-19T15:20:40Z)
• WILDTRACE: Benchmarking Natural Evidence Trails in Long-Context Reasoning [63.9071746889252]
  長い文書に複雑な質問を答えるには、ソース自体が遠くの通路に自然に分散する証拠を統合する必要がある。 この情報源と内部の証拠の統合は、現実世界の長期文書分析の中心であるが、既存のベンチマークはそのほとんどを横取りしている。 WILDTRACEは, 自然発生の214個の長形音源に対する481個のタスクのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-10T12:09:21Z)
• Witnessd: Proof-of-process via Adversarial Collapse [0.0]
  我々は、暗号の完全性とプロセスの証明とのギャップに対処する。 本稿では,物理プロセスが単なる署名キーではなく,デジタルアーティファクトを生み出したことを示す,原始的なカテゴリであるProcess-of-Processを紹介した。 Wetnessdは、ジッタシールと検証遅延関数、外部タイムスタンプアンカー、デュアルソースキーストローク検証を組み合わせたアーキテクチャである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-02T05:30:21Z)
• Codified Foreshadowing-Payoff Text Generation [67.01182739162142]
  前処理と支払いは、著者が物語の初期にコミットメントを導入し、具体的で観察可能な結果を通じてそれらを解決するユビキタスな物語装置である。 既存の評価は、物語のセットアップの論理的充足よりも表面レベルのコヒーレンスに焦点をあてて、この構造的失敗を概ね見落としている。 我々は,報奨実現のレンズを通して物語の質を再構築する新しいフレームワークであるCodified Foreshadowing-Payoff Generationを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-11T19:05:37Z)
• ChronoFact: Timeline-based Temporal Fact Verification [15.698391632115856]
  テンポラルな主張は、しばしば不正確さに悩まされるが、デジタル誤報の風景において重要な課題である。 本稿では,主張と証拠の両方から事象を識別するタイムラインに基づく新しい事実検証フレームワークを提案する。 また、時系列に基づく推論を含む複雑な時間的クレームのデータセットも導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T03:44:19Z)
• Implicit Temporal Reasoning for Evidence-Based Fact-Checking [14.015789447347466]
  本研究は,証拠に基づく事実検証のクレーム検証プロセスに時間的効果が有意な影響を及ぼすことを示す。 本研究は, 時間情報の存在と, タイムラインの構築方法が, 事実確認モデルが証拠文書の関連性, サポート, 反証性を決定する方法に大きく影響していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T10:48:03Z)
• AmbiFC: Fact-Checking Ambiguous Claims with Evidence [57.7091560922174]
  実世界の情報ニーズから10kクレームを抽出したファクトチェックデータセットであるAmbiFCを提示する。 アンビFCの証拠に対する主張を比較する際に,曖昧さから生じる不一致を分析した。 我々は,このあいまいさをソフトラベルで予測するモデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T17:40:08Z)

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。