この研究は、文書レベルの主張抽出における評価方法に焦点を当て、同一のソース文書に基づく主張2セットの整合性を図り、その類似性を評価する手法を探求しています。特に、モデルによって抽出された主張と人間によって注釈された主張のセットを比較するための信頼できる評価フレームワークの提供を目的としています。チェコ語およびスロバキア語のニュース記事のコメントから収集された新しいデータセットに対して実験を実施した結果、現在の評価アプローチの限界が明らかになり、意味的類似性を正確に捉え、主張の特性（原子性、確認可能性、脱文脈化など）を評価できる高度な方法の必要性が強調されています。この研究は、事実確認分野における主張抽出の課題を解決するための重要な一歩となるものでしょう。