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Enhancing Natural Language Inference Performance with Knowledge Graph for COVID-19 Automated Fact-Checking in Indonesian Language

Created by
  • Haebom

作者

Arief Purnama Muharram, Ayu Purwarianti

概要

本論文は、インドネシア語のCOVID-19関連自動事実確認システムの性能を向上させるために知識グラフ（KG）を利用する方法を提案する。自然言語推論（ＮＬＩ）に基づく既存の自動事実確認システムの限界を克服するために、事実モジュール、ＮＬＩモジュール、および分類器モジュールからなる３つのモジュールを有するモデルアーキテクチャを提示する。実際、モジュールはＫＧで情報を処理し、ＮＬＩモジュールは所与の前提と仮説との間の意味関係を処理し、２つのモジュールの表現ベクトルを連結して分類器モジュールに入力して最終結果を生成する。インドネシア語COVID-19事実確認データセットとCOVID-19 KG Bahasa Indonesiaを使用してモデルを学習したところ、0.8616の精度を達成してKG活用の効果を実証した。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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知識グラフ（KG）を活用して、インドネシアのCOVID-19自動事実確認システムの精度を向上させることができることを示しています。
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自然言語推論（NLI）ベースの自動事実検証システムのパフォーマンスを向上させるための新しい方法論を提示します。
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多言語環境における自動事実確認システムの開発のためのTakeaways提供
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Limitations:
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使用されたデータセットとKGの規模と品質の詳細な説明の欠如。
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提案されたモデルの一般化性能の追加検証が必要です。
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他の言語や他のトピックへの適用性に関するさらなる研究が必要です。
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