EMNLPOct, 2023

解释、编辑、生成：为多跳事实验证的理由敏感的反事实数据增强

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TL;DR论文提出了一种理性敏感的方法来生成语言多样且标签翻转的反事实数据，同时保持逻辑关系，并通过检查和过滤模块对反事实数据进行规范化，实验结果表明该方法优于基准模型，并且能够生成语言多样的反事实数据而不破坏其逻辑关系。
automatic multi-hop fact verificationcounterfactual data augmentationlogical relationshipslinguistically diverse counterfactualslabel-flipping
发现论文，激发创造
  • 检索引导的问答反事实生成

    本研究旨在探索如何创建关于领域知识、语义多样性和可回答性等方面的反事实数据来改善深度学习模型的鲁棒性，其中使用的技术包括数据增强，以及 “Retrieve-Generate-Filter” 模型。实验表明，使用该技术能够有效提高模型对于本地扰动的鲁棒性和在阅读理解和开放领域问答中的性能。

    Oct, 2021

  • 神经逆向生成：更为丰富的数据增强方法

    本文提出了 NeuroCounterfactuals 方法，通过松散的对比事实产生更大规模的编辑，从而使得生成的文本包含语言多样性，同时与原始文档相似，使得训练数据增强在情感分类方面取得了良好的效果。

    Oct, 2022

  • 探究自动生成的反事实数据在情感分析中的有效性

    提出了一种自动产生对立数据的方法，基于此数据增广训练集可以有效提高 NLP 模型的性能。

    Jun, 2021

  • 反事实数据增强改进抽象摘要的真实性

    该文章介绍了一种基于对抗数据增广的方法，用于提高 Abstractive summarization system 的 factual correctness, 相关方法包括将同一或不同类别的实体或名词的 WordNet hypernyms 进行替换，实验证明，使用我们的方法对 CNN/Dailymail 和 XSum 等数据集进行训练，可将 factual correctness 平均提高约 2.5 个点。

    May, 2022

  • 基于视角转换的反事实数据增强方法在开放域对话中的应用

    本文提出了一种数据增强方法以及筛选技术来增加开放域对话系统数据集中不同语义的高质量回复，通过对事实的推理来推断出具有不同语义的回复，并过滤掉有害的增强回复，实验结果表明，该方法可以在多个下游任务中胜过竞争基线。

    Oct, 2022

  • 通过逐个解释得出 (反事实的) 差异

    通过使用无监督生成模型进行反事实数据增强，降低 MMI 方法在挑选文本方面的性能，从而更好地捕捉感兴趣的信号，并提高基于解释性自然语言处理（NLP）的合理性模型的性能。

    Jan, 2022

  • 针对表格数据的学习模型无关反事实解释

    本文提出了一种新的方法 ——C-CHVAE，该方法可以生成可实现的反事实解释，以更好地满足反事实解释的质量要求。

    Oct, 2019

  • 借助因果推理增强语言理解

    本研究提出了反事实推理模型，在学习少量反事实样本的基础上，通过生成对于每个正面事实样本的代表性反事实样本，并使用回顾模块根据对比反事实和正事实样本来检查模型预测，从而模拟对于困难测试样本的人类反事实思维。该方法在情感分析和自然语言推理方面的广泛实验验证了其有效性。

    Jun, 2021

  • 通过主动生成成对的反事实，提高分类器的健壮性

    本文提出一种利用对抗生成模型自动生成对抗样本并用成对分类器对其自动标注的框架，通过对仅 10% 人工标注的对抗样本数据进行生成，能有效提高情感分类和问题重述任务等自然语言分类器的 18-20% 稳健性和 14-21% 误差缩减。

    May, 2023

  • 反事实编辑器的反事实分析：一种基于回译的方法

    通过提出一个新的反向翻译的评估方法，我们针对自然语言处理模型和任务的解释方法的一致性问题进行了调查和分析，并提出了一种新的测量指标来评估不同特征的反事实生成方法的一致性。

    May, 2023