Zero-Shot Fact Verification using Language Models Perplexities of Evidence and Claim

증거와 Claim의 LM Perplexity를 이용한 Zero-shot 사실 검증

최근 국외에서 사실 검증 연구가 활발하게 이루어지고 있지만 한국어의 경우 데이터 집합의 부재로 인하여 사실 검증 연구가 이루어지는데 큰 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 해소하고자 자동 생성 모델을 통하여 데이터 집합을 생성하는 시도도 있으나 생성 모델의 특성 상 부정확한 데이터가 생성되어 사실 검증 연구의 퀄리티를 떨어뜨린다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 수동으로 구축한 100건의 데이터 집합으로 최근에 이루어진 퓨-샷(Few-Shot) 사실 검증을 확장한 학습이 필요없는 제로-샷(Zero-Shot) 질의 응답에 대한 사실 검증 연구를 제안한다.