要約
ソーシャルプラットフォームの急速な発展は、誤った情報の普及を悪化させ、実際に検証する研究を刺激します。
最近の研究は、セマンティック機能を活用して、この問題をシングルホップタスクとして解決する傾向があります。
ただし、クレームを検証するプロセスには、複雑な内部論理と関係を備えたいくつかの証拠が必要です。
最近の研究では、パフォーマンスを向上させるために理解と推論能力の両方を改善しようとしていますが、モデルに利益をもたらすエンティティ間の重要な関係を見落として、よりよく理解し、予測を促進します。
関係の重要性を強調するために、私たちは彼らの優れた理解能力を考慮して、大規模な言語モデル(LLM)に頼ります。
LLMSを予測子として使用する他の方法の代わりに、実験結果に応じて推論よりも理解するのではなく、理解するのがより良くなるため、それらを関係抽出器として使用します。
したがって、上記の課題を解決するために、マルチホップの事実検証のために、新しい構造化された知識を得たLLMベースのネットワーク(LLM-SKAN)を提案します。
具体的には、LLM駆動型の知識抽出器を利用して、エンティティやその複雑な関係を含むきめの細かい情報をキャプチャします。
その上、知識が高まることを活用して、各ノードと対話し、より良い請求権の表現を包括的に学習します。
4つの一般的なデータセットの実験結果は、モデルの有効性と優位性を示しています。
要約(オリジナル)
The rapid development of social platforms exacerbates the dissemination of misinformation, which stimulates the research in fact verification. Recent studies tend to leverage semantic features to solve this problem as a single-hop task. However, the process of verifying a claim requires several pieces of evidence with complicated inner logic and relations to verify the given claim in real-world situations. Recent studies attempt to improve both understanding and reasoning abilities to enhance the performance, but they overlook the crucial relations between entities that benefit models to understand better and facilitate the prediction. To emphasize the significance of relations, we resort to Large Language Models (LLMs) considering their excellent understanding ability. Instead of other methods using LLMs as the predictor, we take them as relation extractors, for they do better in understanding rather than reasoning according to the experimental results. Thus, to solve the challenges above, we propose a novel Structured Knowledge-Augmented LLM-based Network (LLM-SKAN) for multi-hop fact verification. Specifically, we utilize an LLM-driven Knowledge Extractor to capture fine-grained information, including entities and their complicated relations. Besides, we leverage a Knowledge-Augmented Relation Graph Fusion module to interact with each node and learn better claim-evidence representations comprehensively. The experimental results on four common-used datasets demonstrate the effectiveness and superiority of our model.
arxiv情報
著者 | Han Cao,Lingwei Wei,Wei Zhou,Songlin Hu |
発行日 | 2025-03-11 14:47:24+00:00 |
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