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用于可解释和可争议决策的论证型大型语言模型
通过引入辩证推理方法，使用大语言模型（LLMs）构建论证框架，从而使 LLMs 的决策能够被自然地解释和争辩，通过在声称验证的决策任务中的实验，我们证明了辩论性 LLMs 的有效性，结果竞争力强于同类技术。
PDF2 months ago
主张验证的最小证据组识别
在本文中，我们正式定义并研究了用于声明验证的最小证据组（MEGs）的识别问题，提出的方法在 WiCE 和 SciFact 数据集上相对于 LLM prompting 分别取得了 18.4% 和 34.8% 的绝对改进，并展示了 MEGs 在
PDF2 months ago
揭示 LLMs：时间知识图中潜在表示的演变
通过对 Large Language Models（LLMs）的实证分析，本文提出了一种新的端到端框架，能够解码 LLMs 中隐藏的事实知识，并使用时间性知识图表达其在各层中的演化，以实现对 LLMs 的机理解释。通过局部和全局的解释性分析
PDF3 months ago
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
PDF4 months ago
ChatGPT 在声明验证背景下的推理能力评估
我们提出了一个基于逻辑推理的框架，用于将宣称或传言与证据分解为验证所需的原子推理步骤，并通过维基百科的合成数据集和在 Twitter 上流传的谣言的真实数据集对 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4（以下简称 ChatGPT）的推理能
PDF5 months ago
ACL开放领域科学主张验证的知识源对比
本研究通过一系列实验测试了开放领域的声明验证系统的性能，在不同设置下使用三个常见知识来源（PubMed、Wikipedia、Google）和两种不同的信息检索技术，对四个生物医学和健康声明的最终预测进行了测试。结果显示，对于专门的生物医学声
PDF5 months ago
ACLMAPLE：针对少样本主张验证的微观对语言演化的分析
在这项研究中，我们探索了少样本学习模型在声明验证中的潜力，并提出了 MAPLE（Micro Analysis of Pairwise Language Evolution）方法，通过使用小型 seq2seq 模型和新颖的语义度量方法，通过微
PDF5 months ago
EMNLP基于大型语言模型的知识驱动推理解释性索证
本研究论文介绍了一种名为 FOLK（First-Order-Logic-Guided Knowledge-Grounded Reasoning）的方法，用大型语言模型（LLMs）进行复杂声明的验证和解释生成，同时不需要基于人工标注的证据。该
PDF9 months ago
SIGIR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。
PDFa year ago
虚构宣称验证的小样本学习
研究虚构故事中的主张验证问题，提出一种基于合成数据集的端到端流水线和模型，并与人类和随机分配结果进行比较。
PDFa year ago
可解释的神经主张验证与理性解释
该论文介绍了一种基于经验分析的可解释性声明验证系统 ExClaim，通过像法律系统一样的理性化方法，提供说明模型决策过程的自然语言解释，有助于改进人工智能的可靠性和减少警惕性。
PDFa year ago
ACL大规模机器阅读系统的校准
本文探讨机器学习系统的置信度校准问题，特别是针对开放领域的阅读系统。作者提出了针对这种复杂模型的校准技术，并通过实验表明该方法有效，并可以在面对无法回答或未训练数据的问题时提高系统的准确性。
PDF2 years ago
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
PDF3 years ago
EMNLP自动事实提取和验证的分层证据集建模
该论文提出了基于分层证据集建模的自动事实提取和验证框架 (HESM)，该框架可以在不同层次上对事实和证据集进行编码和关注，并可对一个声明进行支持、反驳或不充分信息的验证。实验结果表明，HESM 在事实提取和声明验证方面优于 7 种现有方法。
PDF4 years ago
IJCAI政治言论的多跳事实核查
研究了自然语言多重推理的多跳模型和数据集，通过构建 PolitiHop 数据集，比较现有多跳数据集，以及研究了如何将不同领域和内外资源的知识转移至 PolitiHop 数据集，最终提出了一种结构在证据片段上特定模型推理的方法，取得了最佳性能
PDF4 years ago
CheckThat! 2020 年：社交媒体声明的自动识别与验证概述
本研究介绍了第三届 CheckThat! Lab 的概述，该实验室包括五个任务，分别在英语和阿拉伯语中完成。实验室提供的数据集和评估脚本使得进一步的研究变得更加容易，而大部分团队使用基于 BERT、LSTMs 或 CNNs 的深度神经网络，
PDF4 years ago
BERT 用于证据检索和主张验证
本研究针对 FEVER 事实抽取和验证挑战，探讨了使用预训练语言模型 BERT 实现证据检索和主张验证的方法，并使用 pointwise 和 pairwise 损失函数进行模型训练。实验结果表明，我们的系统在使用 50K Wikipedia
PDF5 years ago
EMNLPMultiFC: 一个真实世界的多领域数据集，用于基于证据的声明事实核查
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。
PDF5 years ago
AAAI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
PDF6 years ago