Fact-checkingのための補足コンテキストによる情報の拡充

近年では，SNSや大規模言語モデルの普及に伴い，誤った情報が拡散しやすくなっている．誤った情報の影響を抑えるには，Fact-checkingが重要となる．Fact-checkingは，判定対象が誤っていないか，外部のデータベースに基づいて判定するタスクである．このタスクでは，判定に必要な情報を外部データベースから検索することが求められる．本研究では，情報検索を行った後に，補足コンテキストの生成を行うことで，より多くの判定に有用な情報の取得を試みた．