Enhancing Natural Language Inference Performance with Knowledge Graph for COVID-19 Automated Fact-Checking in Indonesian Language
Created by
Haebom
저자
Arief Purnama Muharram, Ayu Purwarianti
개요
본 논문은 인도네시아어로 된 COVID-19 관련 자동 사실 확인을 위해 지식 그래프(KG)를 활용한 자연어 추론(NLI) 모델을 제안합니다. 모델은 사실 모듈, NLI 모듈, 분류 모듈의 세 가지 모듈로 구성되어 있으며, KG에서 정보를 처리하는 사실 모듈과 전제와 가설 간의 의미 관계를 처리하는 NLI 모듈의 표현 벡터를 연결하여 최종 결과를 생성하는 분류 모듈로 이루어져 있습니다. 인도네시아어 COVID-19 사실 확인 데이터셋과 COVID-19 KG Bahasa Indonesia를 사용하여 학습된 결과, 0.8616의 정확도를 달성하여 지식 그래프가 자동 사실 확인에서 NLI 성능 향상에 유용함을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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지식 그래프를 활용하여 인도네시아어 COVID-19 자동 사실 확인의 정확도 향상 가능성을 제시.
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자연어 추론(NLI) 기반 자동 사실 확인 시스템의 성능 향상을 위한 새로운 접근법 제시.
