Att avgöra om ett visst påstående stöds av bevis är ett grundläggande NLP-problem som bäst modelleras som textdetaljering. Med tanke på en stor samling texter är det emellertid i sig en utmaning att finna bevis som skulle kunna stödja eller vederlägga ett visst påstående, vilket förstärks av att olika bevis kan behövas för att stödja eller vederlägga ett påstående. De flesta tidigare arbeten frikopplar dock identifieringen av bevis från fastställandet av påståendets sanningsvärde med hjälp av bevisningen. Vi föreslår att dessa två aspekter skall behandlas gemensamt. Vi utvecklar TWOWINGOS (twowing optimeringsstrategi), ett system som, samtidigt som man identifierar lämpliga bevis för en fordran, också avgör om påståendet stöds av bevis. Med tanke på påståendet försöker TVOWINGOS att identifiera en delmängd av de sökande, och med tanke på den förutsedda bevisningen försöker företaget sedan fastställa sanningen i motsvarande påstående. Vi behandlar denna utmaning som sammankopplade optimeringsproblem, tränar en gemensam modell för den. TWOWINGOS erbjuder två fördelar: i) Till skillnad från rörledningssystem underlättar det flexibla bevisuppsättningar och ii) Gemensam utbildning förbättrar både skadekontroll och identifiering av bevis. Experiment med referensdata visar de senaste resultaten.
I stället för att utbilda varje komponent separat visar REF att gemensamt lärande skulle kunna förbättra både skadekontroll och identifiering av bevis.
TwoWingOS: A Two-Wing Optimization Strategy for Evidential Claim Verification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}