A Graph-based Verification Framework for Fact-Checking

要約

ファクトチェックは、誤った情報との闘いにおいて重要な役割を果たします。
クレーム分解に大規模な言語モデル（LLMS）を使用した既存の方法は、2つの重要な制限に直面しています。（1）分解が不十分で、検証プロセスに不必要な複雑さを導入し、（2）言及のあいまいさ、誤った検証結果につながります。
これらの課題に対処するために、不十分な分解問題に対処し、グラフ構造を介して曖昧さを言及するためのトリプレットで構成されるクレームグラフを導入することをお勧めします。
このコアアイデアに基づいて、ファクトチェックするためにグラフベースのフレームワークであるGraphFCを提案します。
フレームワークには、3つの重要なコンポーネントがあります。グラフ構造は、クレームグラフとエビデンスグラフの両方を構築します。
トリプレット検証順に優先順位を付けるグラフ誘導計画。
グラフガイド付きチェックは、クレームグラフとエビデンスグラフの間で1つずつトリプルを検証します。
広範な実験では、GRAPHFCがリレーショナル制約を通じて参照のあいまいさを解決しながら、3つのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成しながら、細粒の分解を可能にすることが示されています。

要約(オリジナル)

Fact-checking plays a crucial role in combating misinformation. Existing methods using large language models (LLMs) for claim decomposition face two key limitations: (1) insufficient decomposition, introducing unnecessary complexity to the verification process, and (2) ambiguity of mentions, leading to incorrect verification results. To address these challenges, we suggest introducing a claim graph consisting of triplets to address the insufficient decomposition problem and reduce mention ambiguity through graph structure. Based on this core idea, we propose a graph-based framework, GraphFC, for fact-checking. The framework features three key components: graph construction, which builds both claim and evidence graphs; graph-guided planning, which prioritizes the triplet verification order; and graph-guided checking, which verifies the triples one by one between claim and evidence graphs. Extensive experiments show that GraphFC enables fine-grained decomposition while resolving referential ambiguities through relational constraints, achieving state-of-the-art performance across three datasets.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google