使用 BERT 和 RoBERTa 模型识别社交网络文字中需要进行专业事实检查的主张，并对主张进行排序。在英语挑战中，采用了 RoBERTa 模型，同时添加了额外的均值池化层和 dropout 层以提高泛化能力；在阿拉伯语任务中，采用了阿拉伯语 BERT 模型，同时展示了使用反向翻译来放大少数类并平衡数据集的方法。该工作在英语轨道上得到了第一名，在阿拉伯语轨道上得到了第一、第二、第三和第四名。

Sep, 2020

本研究提出了一种检测关于 COVID-19 的应该检查的推文的模型，将深度上下文化文本表示与建模推文的社交背景相结合，以帮助应对社交媒体上的虚假信息和广泛传播的假新闻的问题。

Sep, 2020

本文研究了使用 transformer 模型（BERT-m 和 XLM-RoBERTa-base）对社交媒体中存在的误导性信息进行事实核查的方法，实验结果表明，在荷兰语和英语中，transformer 模型优于 SVM 和 RF 模型，但在西班牙语中，情况则不同。

Jul, 2022

本研究使用多语言变换器模型和嵌入技术（如 XLM-RoBERTa、LaBSE 和 SBERT 等）自动寻找社交媒体帖子（推文）中已经被事实检查过的主张。在不同语言设置中，我们进行了分类和检索实验，并取得了令人满意的结果。我们也发现处理不同语言时存在一些 NLP 挑战，并为未来的研究提供了一个新的事实检查和相应推文的数据集。

Feb, 2022

本文研究如何使用现有数据集训练 Twitter 消息的不同语言的验证价值模型。通过使用多语言 BERT 模型，我们系统地比较了六种方法。结果表明，对于一些语言对，零 - shot 跨语言转移是可能的，并且可以与在目标语言上训练的单语模型一样好。

Nov, 2022

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

本文提出了 Claim Span Identification (CSI) 任务并引入了名为 CURT 的大规模 Twitter 语料库，通过基于 RoBERTa 的适配器 DABERTa 进行实验来对其数据进行基准测试，并提供了细致的误差分析和消融研究来验证该模型的性能，并提供了全面的跨度注释指南以供公共使用。

Oct, 2022

为使社交媒体上的用户生成内容可以通过现有模型进行事实核查，本文提出了一种利用关联实体信息来压缩含有主题实体、关系和客体实体三元组成的声明式陈述或提取最短包含这些元素的短语的方法，其可提高各种验证模型的性能。

Sep, 2022

本研究旨在探索如何使用大规模深度双向转换器语言模型来准确识别包含虚假信息的新闻文章，通过使用 RoBERTa 深度双向转换器语言模型进行预训练后构建了一个大规模语言模型，在 Fake News Challenge 阶段 1 基准测试中实现了 90.01％的加权准确度，表明了在处理虚假信息识别方面，大规模语言模型可以作为强有力的构建块。

Nov, 2019

在社交媒体如此发达的时代，我们提出了一个新的流程，其中部分自动化事实检查的生命周期可以节省人力和高认知任务。我们的方法是利用抽象摘要生成简洁的查询，这些查询可以在基于现有已核查实事的数据集的检索系统中执行。通过使用现有的摘要模型进行微调和开箱既食的摘要模型，我们获得了具有更好的检索表现，检索准确率提高了 3 倍，而基于原文查询的准确率仅为 10％。

Sep, 2022