知識グラフを活用したルールベースによるFact Verification

抄録

近年では、誤った情報が拡散しやすくなり、Fact Verificationが重要になる。Fact Verificationとは、意味的・文法的に正しいClaimが誤った情報を含んでいるかを、外部リソースを活用して判定するタスクである。一般的には、Retriever-Readerの形式を取り、両方にLLMを活用しているが、ReaderにLLMを用いる場合、外部リソースから、どのような推論過程を経て、最終判定を行ったかが不明瞭で、説明性に欠ける。本論文では、知識グラフの構造を活用し、Readerを事前作成したルールによって代替する方法を提案する。FACTKGにおける知識グラフに基づくClaimの分類に着目し、分類別のルールを人手作成した。これにより、エンティティやリレーションに依存しないルールが作成できた。FACTKGによる実験では、ルールベースの判定でも十分な精度が得られることが分かった。