事実の抽出と検証に関するレビュー【JST・京大機械翻訳】

Bekoulis Giannis; Papagiannopoulou Christina; Deligiannis Nikos

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209068469890 整理番号：21P0052785

事実の抽出と検証に関するレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review on Fact Extraction and Verification

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発行年： 2020年10月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年11月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

与えられた主張の真実性の同定を目的とする事実チェック問題を研究した。特に,Fact抽出とVERification(FEVER)の課題とその付随するデータセットに焦点を当てた。タスクは,Wikipediaからの関連文書(および文章)検索のサブタスクから構成され,文書の情報が与えられた主張をサポートまたは再利用するかどうかを検証する。このタスクは必須であり,新しいニュース検出や医療請求検証のようなアプリケーションのビルディングブロックである。本論文では,構造化および包括的方法で文献を提示することにより,タスクの課題をより良く理解することを目的とした。異なるアプローチの技術的展望を分析し,FEVERデータセットに関する性能結果を考察することにより,提案した方法を記述し,それは,事実抽出と検証タスクに関する最もよく研究された,形式的に構造化されたデータセットである。また,文検索成分に対する有益な損失関数の同定に関して,今日まで最大の実験的研究を行った。本解析は,サンプリング陰性文が,性能の改善と計算量の低減に重要であることを示した。最後に,未解決の問題と今後の課題を述べ,課題における将来の研究を動機づけた。【JST・京大機械翻訳】

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