Aug, 2019

使用上下文和语篇信息进行自动事实检查

PDF
TL;DR本文研究了自动事实检查的问题，关注上下文和语篇信息的影响。研究并解决了两个相关任务：检测与检查有关的声明以及检查有关的声明。开发了基于神经网络、基于内核的支持向量机和两者组合的监督系统，在输入表示方面使用了丰富的话语线索和上下文特征。从政治辩论中着重关注可检查性估计任务，并在辩论的整个干预、前面和后续转变的语境中对目标声明进行建模，考虑语境元信息。从社区论坛中关注答案验证的事实检查任务，并将答案的真实性与其所在的整个问题 - 答案线程以及来自整个论坛的其他相关帖子的真实性进行建模。我们为两个任务开发了注释数据集，并进行了广泛的实验评估，确认两种信息 (尤其是上下文特征) 发挥重要作用。
发现论文，激发创造
  • 检测先前事实核查声明中上下文的作用

    本研究关注于政治辩论中的言论，并研究了对言论进行上下文建模（涵盖辩论和事实核查解释文档）的影响。实验结果表明，建模辩论方面的上下文最为重要，可以比现有的先进模型提高 10 个百分点以上。

    Apr, 2021

  • 生成事实检查解释

    本文针对自动事实检测的不足之处，提供了首个研究可利用可用的声明上下文生成自动化证明，并且演示了一项同时优化判断准确性预测和证明生成的多任务模型平均性能更好。

    Apr, 2020

  • 利用外部来源实现全自动事实核查

    提出了一种使用外部来源进行全自动事实核查的通用框架，该框架利用深度神经网络和 LSTM 文本编码结合任务特定的嵌入来判断声称的真实性，并将来自 Web 的相关文本片段融合其中，考虑其来源可靠性，在两个任务和数据集上均表现不错。

    Oct, 2017

  • 自动化事实核查综述

    本文综述了基于自然语言处理的自动事实核查技术及其在相关学科里的应用。该技术使用自然语言处理、机器学习、知识表示和数据库等技术预测声称的可信度，同时介绍了现有数据集和模型，旨在统一各种定义并识别通用概念，最后提出了未来研究的挑战。

    Aug, 2021

  • 自动事实核查：任务形式，方法和未来方向

    本文通过统一任务格式和方法论，对自然语言处理等多个领域的自动事实核查研究进行了综述，重点强调了证据在这一领域的重要性，并提出了未来研究的方向。

    Jun, 2018

  • 自动事实核查中的跨主题值得核实声明检测

    本文针对不同主题下识别值得检查的权利要求的挑战进行了评估和量化，提出了 AraCWA 模型来减轻跨主题检测具有检查价值权利要求时的性能下降，该模型通过少量学习和数据增强来为新的主题提高性能，并使用公开数据集的阿拉伯语推文，为不同的主题证明了文章提出的数据增强策略取得了显著的改进。

    Dec, 2022

  • 通过错误识别和解释进行自动事实检验的方法

    本文介绍自动事实核查在互联网内容管理中的重要性，提出了面向缺陷的事实核查任务并引入了专门设计的框架 RefuteClaim，通过提取和转换专家审查的见解，创造了用于该任务的数据集 FlawCheck，并实验证明了 RefuteClaim 在分类和阐明虚假主张方面的有效性。

    Jan, 2024

  • 针对自动事实验证系统的合成虚假信息攻击

    本研究探讨自动事实检查器对人工制造的对抗性证据的敏感性，研究证明这种类型的系统容易受到攻击，并讨论了现代 NLG 系统作为虚假信息生成器的威胁。

    Feb, 2022

  • 自动事实核查：一项调查研究

    该篇论文回顾了涉及自动事实检查的相关研究，包括索取检测和索求验证组件，并探讨了自然语言处理，自动化事实检查的数据集以及提出的各种 NLP 方法在该领域发展方面所做的贡献。

    Sep, 2021

  • 新闻室自动化事实检查

    本文介绍了一个用于事实核查的自动化平台，该平台能够检索相关文本证据，预测每个证据是否支持或反驳一个声明，并返回最终结论。此外，本文还对这个平台在新闻工作流中的应用进行了用户研究，并为其性能作出了评估。结果表明，该平台的预测正确率为 58％，返回的证据中有 59％是相关的。

    Apr, 2019