自動ファクトチェックのための事実の分解による含意関係認識

含意関係認識は、ファクトチェック自動化において有望なアプローチの一つである。しかし、既存の含意関係認識手法をそのまま適用するだけでは、正確な検証が難しい場合がある。本研究では、前提文や仮定文を個別の事実に分解し、分解した要素に対して含意関係認識を行う手法を提案する。独自に構築したファクトチェック性能評価データセットにおいて、提案手法を導入することでLLM単独よりもgpt-4oにおいて9.34、llmjp-3において20.67ポイントのAccuracy向上を達成し、その有効性を示した。