GERE:事実検証のための生成的証拠検索【JST・京大機械翻訳】

Chen Jiangui; Zhang Ruqing; Guo Jiafeng; Fan Yixing; Cheng Xueqi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220504375794 整理番号：22P0329933

GERE:事実検証のための生成的証拠検索【JST・京大機械翻訳】

GERE: Generative Evidence Retrieval for Fact Verification

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月22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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ファクト検証(FV)は,信頼できるコーパス,例えばWikipediaから複数の証拠文を用いて主張を検証することを目的とする挑戦的なタスクである。ほとんどの既存の手法は,文書検索,文章検索およびクレーム検証を含む3段階パイプラインフレームワークに従う。最初の2つのステップによって提供された高品質証拠は,最後のステップにおける効果的推論の基礎である。重要なことにもかかわらず,高品質な証拠は,FVのための既存の研究によってほとんど研究されていないが,それは,しばしば,”インデックス-検索-ランク”方式で関連文書と文章を検索するために,オフ-シェルモデルを採用する。この古典的アプローチは次のように明確な欠点がある。i)大きな文書指数と複雑な探索プロセスが必要で,かなりのメモリと計算オーバヘッドをもたらす。ii)独立スコアリングパラダイムは,ランキングにおける文書と文章間の相互作用を捉えることができない;iii)最終証拠集合を形成するために固定数の文を選択した。本研究では,GERE,すなわち,証拠文識別子と同様に文書標題を生成する,生成様式における証拠を検索する最初のシステムを提案する。これは,以下の技術課題を緩和することを可能にした:i)メモリと計算コストは,文書指数が排除され,重ランキングプロセスが光生成過程によって置き換えられるので,大いに低減される;ii)文書と文章間の依存性を,逐次生成過程を通して捉えることができた。iii)生成定式化は,各主張に対する適切な証拠の正確なセットを動的に選択することを可能にする。FEVERデータセットに関する実験結果は,GEREが,時間効率およびメモリ効率の両者で,最先端の基準線に対して大幅な改善を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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