COLINGSep, 2022

利用抽象提取技术进行事实核查声明检测

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TL;DR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％。
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发现论文，激发创造
  • 事实核查解释生成的基准测试

    自动化生成证明（说明为何某主张被分类为真或假）的过程在抵制虚假信息方面起到重要作用，这篇论文针对无结构知识（如新闻文章）的摘要方法进行了实验证明，结果显示，通过基于主张信息的抽取步骤改善摘要性能可以从证明生成摘要中获益。

    Aug, 2023

  • 提高抽象摘要的事实一致性

    文章提出了一种基于事实感知的自动摘要模型 FASum，通过图注意力来提取和整合摘要生成过程中的事实关系，并设计了一个名为 FC 的事实校正模型来自动纠正现有系统生成摘要中的事实错误。实证结果表明，基于事实感知的自动摘要可以生成具有更高事实一致性的抽象摘要，并且纠错模型通过只修改少量关键词就可以提高给定摘要的事实一致性。

    Mar, 2020

  • 为网络主张生成事实核查摘要

    SUMO 是一种基于神经注意力机制的方法，可以通过文本证据（如新闻文章或 Web 文档）来确定文本声明的正确性。SUMO 可以通过呈现来自文档的多样化句子并解释其在文本声明正确性方面的决策，生成提取式摘要。相较于传统的单纯文本素材计算机制，SUMO 使用了改进的声明和标题指导的分层注意机制来模拟有效的上下文线索。在政治、医疗和环境领域的测试数据集上展示了我们方法的有效性。

    Oct, 2020

  • 忠于原始：事实感知的神经网络抽象摘要

    提出了一种基于句法和信息提取的双重注意序列到序列框架，该框架旨在解决抽象汇总中存在的虚假事实问题，并使生成的汇总同时具有信息丰富性和语义准确性。

    Nov, 2017

  • 评估抽象文本摘要的事实一致性

    该研究提出了一种弱监督、基于模型的方法来验证摘要的事实一致性，并鉴别来源文献和生成的摘要之间的冲突。

    Oct, 2019

  • 提高抽象摘要的事实性而不牺牲摘要质量

    本文提出了一种名为 EFACTSUM 的候选摘要生成和排名技术，旨在在不牺牲摘要质量的前提下提高摘要的事实性。通过使用对比学习框架并结合两个度量，训练出的模型在 XSUM 和 CNN / DM 上相对于基本模型均有显著的事实性和相似性改进。

    May, 2023

  • 通过问答提高摘要生成的事实一致性

    本文提出了一种解决摘要生成模型中可能存在错误信息的方法，策略包括评估指标度量、新型学习算法、人工评估等，并通过大量实验证明该方法对提高信息事实准确性和提高摘要整体质量都非常有效。

    May, 2021

  • 主题摘要中的细粒度事实注释及建模

    研究表明，目前预训练的抽象摘要系统在性能上已经取得了可信的表现，但其输出的摘要常常与输入不符合并存在事实错误。作者探讨了综合和人工标注数据，用于训练模型来识别摘要中的事实错误，并研究了单词、依赖和句子级别的事实性。通过对多个数据集的实验观察，作者认为人工标注的细粒度数据提供了更有效的训练信号，并证明了他们的最佳事实性检测模型能够识别训练数据中的非事实标记，从而使得训练更为准确的抽象摘要模型成为可能。

    Apr, 2021

  • 在社交媒体中检测先前经过事实检查的声明

    通过对社交媒体上的观点进行众包事实核查，并运用改进的自适应训练方法进行学习，以建立一个端到端的自动事实核查框架来解决训练数据稀缺的问题，并较之现有技术提升 2 个百分点。

    Oct, 2022

  • 抽象文本摘要的多因素校正

    本论文提出了一种名为 Span-Fact 的技术，通过单一或多重遮盖策略，利用问题解答模型从系统生成的摘要中选择语义上一致且保留形式结构的实体，从而提高了系统生成的摘要的事实一致性和质量。

    Oct, 2020