论文介绍了一种新的认领审核数据集，其中包括来自搜索引擎查询的实例，共包含 10,987 个带有证据的主张，证据来自完整的维基百科文章，注释具有章节和句子级别的细粒度，通过总体评估，作者发现使用证据提取来总结最终用户的理由时，预测主张真实性的准确性并没有明显差异，此数据集还存在挑战性问题，作者在转移学习实验中进行了证明

Apr, 2021

本研究提供了最大的公共数据集，用于自动声明验证，从 26 个英文事实检查网站中收集，标记了真实性，并使用人工专家记者，结果显示自动排名证据页面和预测真实性的新方法胜过所有基线。

Sep, 2019

本文介绍了一个大规模的事实验证数据集 FAVIQ，并指出目前最先进的模型并不能完全解决该任务，而基于该数据的训练有助于事实核查，能在专业事实核查方面胜过目前广泛使用的数据集 FEVER 或领域内数据，为自然语言理解提供了一个具有挑战性的基准。

Jul, 2021

本文介绍了一个新的公开可用的数据集 FEVER：事实提取和验证，它由 185,445 个主张组成，通过更改从维基百科中提取的句子并在不知道它们来自哪个句子的情况下进行验证。该数据集的挑战在于它的标注具有高度不确定性，作者开发了一种流水线方法对其进行测试，最佳的准确性达到了 31.87％。因此，FEVER 是一个具有挑战性的测试平台，可以帮助促进对文本来源的声明验证的进展。

Mar, 2018

科学的论断验证是一个新的任务，其目的是从研究文献中选择包含支持或驳斥给定科学论断的摘要，并确定证据。为了研究这个任务，我们构建了 SciFact 数据集，其中包括 1.4K 个专家撰写的科学论断，以及用标签和论据注释的含有证据的摘要。我们开发了 SciFact 的基线模型，并证明简单的领域适应技术可以大大提高性能，并能够使用 CORD-19 语料库鉴定与 COVID-19 相关的声明。我们的实验表明，SciFact 将为设计用于检索和推理包含专业领域知识的语料库的新系统提供具有挑战性的测试平台。

Apr, 2020

提出了 WiCE 文本蕴涵数据集，该数据集围绕在文本中验证声明，建立在维基百科的现实声明和证据基础之上，并通过 GPT-3 将假设分解成子句单元，每个单元都与源文档中的证据句子的一个子集标记。通过这个数据集，我们展示了真实声明涉及具有挑战性的验证问题，并对这个数据集上现有方法进行了基准测试。此外，我们表明，通过 GPT-3 分解声明可以在各个领域上提高蕴含模型的性能。

Mar, 2023

本文介绍 TabFact 数据集，其中包含 118k 人工标注的自然语言陈述，并以 16k 个 Wikipedia 表格作为证据，同时介绍了 Table-BERT 和 LPA，这两种算法都能在半结构化数据情况下进行事实验证，都有优点和不足之处，但是都能被进一步开发优化。

Sep, 2019

本文介绍了一种新型测试集 SciFact-Open，通过信息检索中的池化技术和四种先进的科学主张验证模型的预测，评估了科学主张验证系统在 50 万个研究摘要的语料库上的表现，发现在 SciFact-Open 上进行测试要比在更小的语料库上进行测试更具挑战性。

Oct, 2022

本研究提出了一种名为 ClaimDiff 的新的数据集，用于比较包含微妙差别的主张对之间的区别，并帮助人们在各种媒体来源中做出更明智的决策。

May, 2022

该研究提出了一种主题感知证据推理和立场感知集成模型来更准确地验证事实，重点在于检查索赔和证据之间的主题一致性，维护多个证据之间的主题连贯性，确保全局主题信息和证据的语义表示之间的语义相似性，并基于证据对索赔的隐含立场聚合证据。

Jun, 2021