この論文では、クレーム検証の実世界での課題に取り組む。特に、クレームを完全に裏付ける最小限の証拠グループを特定する問題に焦点を当てている。
まず、最小限の証拠グループ(MEG)の概念を定義する。MEGは、クレームを完全に裏付け、冗長性がなく、最小限の証拠ピース(EP)から構成される。
次に、MEG特定問題をSet Coverの問題に帰着できることを示す。そして、EPの個別の関係を扱う従来のクレーム検証アプローチでは、この問題を効果果的に解決できないことを実験的に示す。
提案アプローチでは、EPの支持予測と部分的に支持するグループの統合の2ステップに分解する。これにより、WiCEとSciFactデータセットで従来手法に比べて大幅な精度向上を達成する。
さらに、MEGの最小性と十分性の特性を活用し、クレーム生成タスクでの計算コスト削減を実証する。
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