FactVeriricationとは，claimに誤った情報が含まれていないかを判定するタスクであり，判定に必要な情報を検索するステップと，検索された情報に基づきclaimの真偽を判定するステップで構成される．本論文では，最終判定の説明性を高めるため，知識グラフを活用し，最終判定をルールベースで行う方法を提案する．FACTKGデータセットによる実験では，ルールベースの手法でモデルベースの手法と同等の結果が得られた．さらに，ルールベースの判定で課題となる，複数の知識トリプルを比較して判定を行う方法について議論する．

近年では誤った情報の拡散が進んでおり，FactVeriﬁcationの需要が高まっている．FactVeriﬁcationとは，文法的に正しいclaimに，誤った情報が含まれていないかを，検索された外部情報に基づいて判定するタスクである[1]．外部情報にテキストを利用する手法[2]や，表を利用する手法[3]は存在しているが，知識グラフを用いた研究はあまり進んでいない[4]．知識グラフを用いる場合，entityと呼ばれるノードとrelationと呼ばれるエッジを合わせた知識トリプルにより，解釈しやすい判定根拠を示すことができる．FactVeriﬁcationにおいて，判定根拠の明示は，判定の信頼性を確保する上で重要になる．FactVeriﬁcationの代表的なデータセットとして，FEVER[5]が存在している．FEVERは外部情報としてWikipediaを扱っている．FEVERに取り組んでいる多くのシステムは，外部情報から情報を取得する過程，取得した情報に基づいてclaimの真偽判定を行う過程の両方にニューラルモデルを用いている[6]．これらのシステムは，判定根拠と判定結果を示すことはできるが，判定根拠から判定結果に至るまでの過程の透明性が欠ける．FactVeriﬁcationでは説明性が重要であり，最終判定をルールベースで行い，透明性を高めることが望ましい．構造化されたデータベースである知識グラフとルールベースの判定は相性がよく，知識グラフを活用したルールベースのFactVeriﬁcationが行われている[7,8]．しかしこれらの手法では，知識グラフをマイニングすることでルールを獲得しており，知識グラフの更新があった場合に対応が困難である．本論文では，知識グラフのentityやrelationに依存しない判定ルールを事前作成し，知識グラフの更新に対応できるルールベース判定を行う．このルールは，FACTKG[4]で定義された，知識グラフの構造に合わせたclaimの分類を参考に作成した．FACTKGデータセット，OpenDialKG[9]の実験結果では，モデルベースの手法と同等の結果を達成した．一方で，知識グラフに基づくルールでFactVeriﬁcationを行う上で課題となる，複数文に対する判定や複数の知識トリプルを比較する判定について議論を行う．