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アイテム
複数文書要約を用いた事実性の検証
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232880
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232880f3e0c26c-546e-4b62-a404-a98d914cf0cd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL24259017.pdf (717.4 kB)
2026年3月3日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, NL:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-03 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 複数文書要約を用いた事実性の検証 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Fact Checking by Multi-document Summarization | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 応用 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 現在，東京工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 現在，東京工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 現在，東京工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Presently with Tokyo Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Presently with Tokyo Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Presently with Tokyo Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者名 |
伊藤, 悠馬
× 伊藤, 悠馬
× 山田, 寛章
× 徳永, 健伸
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 事実性検証の対象となる主張文章の中には複数の文章を情報源として参照し，複数段階の推論を経ることで初めて正しい判定ができる主張文章が存在する．本研究ではこのような主張文章に適した事実性検証の仕組みとして，要約-判定アーキテクチャを提案する．提案手法では，1 段階目に情報源として与えられた複数の文書の中から主張文章を支持する部分を複数文書要約し，2 段階目では生成した要約を用いて主張文章の事実性判定を行う．1 段階目で情報源の文書を短く要約することにより，主張文章の判定で大規模言語モデルの推論能力を有効活用することを狙う．提案手法の性能を HoVer[1] データセットを用いて評価したところ，従来のアプローチを超える性能を達成した． | |||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | In the fact-checking task, there are claims that need multiple source documents and multi-step reasoning. In this research, we propose a summary-judge architecture, which is good at judging those claims. Firstly, the summary-judge architecture summarizes the given multiple source documents to extract information that supports the claim. Secondly, the architecture judges the claim using the generated summaries. By summarizing the given source documents into summaries, we aim to bring out the reasoning ability of the Large Language Model. We evaluate our summary-judge architecture on HoVer[1], and it outperforms previous approaches. | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2024-NL-259, 号 17, p. 1-9, 発行日 2024-03-03 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8779 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
