ACLMay, 2023

提供更多细节：利用潜在检索改进事实核查

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TL;DR该研究旨在改善自动事实核查系统，并尝试将原始文档的全文作为证据，并引入了两个丰富的数据集。实验证明，即使没有标注黄金证据句子，包括原始文档在内的证据可以提供足够的上下文线索，该系统能够在不同的设置下显著提高最佳报告模型的精度。
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发现论文，激发创造
  • RU22Fact：俄乌冲突国际化可解释事实核查的证据优化

    基于大型语言模型，从网络中自动检索和总结证据，以解决可解释的事实检查系统中提供足够和相关证据的挑战，并通过 RU22Fact 构建一个新颖的多语言可解释的事实检查数据集，基于该数据集开发出了一个端到端的可解释的事实检查系统，实验结果表明优化的证据可以提高事实检查性能，并显示端到端声明验证和解释生成任务有进一步进展的可能性。

    Mar, 2024

  • 从野外获取证据进行的复杂索赔验证

    本文提出了一种完全自动化的流水线，通过从 Web 检索原始证据来检查实际世界中的索赔，结果表明，我们的流水线可以提供可靠且相关的证据摘要，从而帮助事实检查员甄别真假索赔。

    May, 2023

  • 重新寻求真相：多轮检索增强的大型语言模型是强大的假新闻检测器

    通过多轮检索策略从网络源自动抽取关键证据进行主张验证的检索增强 LLMs 框架是第一种能自动地并有目的性地从网页信息中提取关键证据的框架，通过在三个现实世界数据集上进行全面的实验证明了该框架对现有方法的优越性。重要的是，我们的模型不仅提供准确的结论，还提供可读的解释，以提高结果的可解释性。

    Mar, 2024

  • GERE: 用于事实验证的生成式证据检索

    该论文提出了 GERE，一个通过生成方式检索证据的系统，以解决事实验证中的技术难题，即减少存储和计算成本，捕捉文档和句子之间的依赖关系，动态地选择每个索赔的相关证据，超越现有技术基线。

    Apr, 2022

  • 使用神经语义匹配网络结合事实提取与验证

    该论文提出了一个连接的系统，包括三个同构神经语义匹配模型，用于联合进行文献检索、句子选择和索证，以进行事实提取和验证。实验结果表明，该神经语义匹配方法在所有证据检索指标上都显著超越了常见的 TF-IDF 和编码器模型，并通过提供内部语义关联得分和词汇网特征等方法，改进了 NLI 模型的性能，从而在 FEVER 测试集上取得了最优结果。

    Nov, 2018

  • 基于证据的现实世界信息需求验证

    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

  • 为反驳生成增强知识检索

    通过结合知识图谱的方式，构建了一种自然语言推断模型，用于从网络的多样化来源中检索能够有效证明陈述错误的证据，从而进一步改进了证据检索系统。

    Sep, 2021

  • 再读一遍：通过重新审视证据实现忠实可解释的事实验证

    提出了一种名为 “ReRead” 的验证模型，旨在通过训练证据检索器来获取可解释证据，并通过验​​证理财顾问提高准确性，从而达到提高验证性能的目的。

    May, 2023

  • 多语种事实核查索引检索

    本论文提出了一个新的多语言数据集 MultiClaim，其中包含 28k 个社交媒体帖子和 206k 个来自专业事实核查人员写的 39 种语言的事实核查。我们评估了不同的非监督方法在这个数据集上的效果，并显示对这样一个多样化的数据集进行评估具有复杂性，需要在解释结果之前采取适当的措施。我们还评估了一种监督微调方法，显著提高了非监督方法的性能。

    May, 2023

  • 利用潜在知识和对话上下文实现真实世界会话问答

    该论文提出了一种基于神经检索 - 阅读 (Retrieval-Reading) 系统和基于 TFIDF 的文本摘要技术来利用先前的谈话历史中的潜在知识的方法，以便更好地回答问题，并且实验证明该系统显著提高了回答质量。

    Dec, 2022