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DEXTER：使用 LLMs 进行开放域复杂问题回答的基准测试
通过建立一个包含多样化复杂问答任务的基准以及提供工具包，在开放领域环境中评估先进的预训练密集和稀疏检索模型，本研究旨在解决开放领域复杂问答中证据检索和推理的挑战。我们观察到晚期交互模型和词汇模型（如 BM25）表现较好，此外，我们还评估了
PDF6 days ago
ACL通过合成对比论证的检索增强事实验证
通过对比论证综合检索增强的事实验证 (RAFTS) 方法能有效检索相关文档作为证据，并从不同角度评估论证，结合信息丰富的上下文示例作为先验，能在没有复杂提示的情况下显著改善受监督和 LLB 基线，且在相对较小的 LLB 上表现超过基于 GP
PDF16 days ago
ACL文档级主张提取与脱离背景化以进行事实核查
我们提出了一种用于事实检查的文档级索取索赔的方法，旨在从文档中提取值得检查的要求，并将它们解除背景以便在任何环境下理解。使用自动评估指标和事实检查专业人员的评估结果表明，我们的方法比以前的工作更准确地从文档中提取出有价值的索赔，并改善了证据
PDF25 days ago
ACL通过可靠和时间感知的证据检索改善健康问题回答
利用 PubMed 作为可靠的医学研究文档集合，针对开放领域的问答设置，研究通过修改检索设置来提高问答系统性能的方法。结果显示，减少检索到的文档数量，偏爱近期和被引用次数较多的文献可以提高最终的宏观 F1 得分达到 10%。
PDF3 months ago
COLINGILCiteR: 拥有证据支持的可解释的本地引用推荐
现有的机器学习方法用于本地引用推荐直接将一个查询映射或翻译为值得引用的研究论文，这会导致有限的推荐可解释性。为了缓解这个问题，我们引入了基于证据的本地引用推荐任务，目标潜藏空间包括用于推荐特定论文的证据跨度。通过远程监督证据检索和多步骤再排
PDF4 months ago
AAAI文本和表格的异构图推理进行事实核查
我们提出了一种用于事实检查的新型基于异构图的模型，名为 HeterFC，它通过一个关系图神经网络进行信息传播，在声明和证据之间促进交互，并结合语言模型生成预测。我们引入了一个多任务损失函数来考虑证据检索的潜在不准确性。综合实验证明了 Het
PDF4 months ago
从 RCT 出版物中提取重叠的 PICO 实体的基于 Span 的模型
PICOX 通过识别开始和结束实体的单词，并使用多标签分类器将一个或多个 PICO 标签分配给跨度候选项，从而优于基线方法，在多个数据集上表现出更高的精确度、召回率和 F1 得分，并通过数据增强策略有效地减少了误报，提高了精确度。
PDF6 months ago
用于几乎任何语言的自动事实核查的流水线和数据集生成
利用可公开获得的语言模型和数据，本文提出了一种自动事实核查的管道，目的是使用来自基本证据语料库的证据评估文本主张的准确性。
PDF6 months ago
利用 LLM 提升条件问答
该研究探讨了大型语言模型 (LLMs) 在具有挑战性的条件问答领域中的能力和局限性。利用条件问答 (CQA) 数据集，重点关注 T5 和 UL2 等生成模型，我们评估了 LLMs 在不同问题类型上的性能。研究发现，经过微调的 LLMs 在某
PDF7 months ago
EMNLP利用 LLMs 深入挖掘长文档问答中的话语结构
通过利用文档中普遍存在的话语结构，我们提出了一套技术方法，创造出文档的简洁表示形式，从而更全面地理解和分析不同部分之间的关系。我们保留了最佳零射击方法性能的 99.6％，同时仅处理了最佳方法在信息查询证据检索设置中使用的总令牌数量的 26％
PDF7 months ago
EMNLPMoqaGPT：大型语言模型的零射击多模态开放领域问题回答
通过使用 MoqaGPT 框架，我们可以在多模式开放域问答任务中实现零 - shot 学习，并提高多模式问答数据集上的性能。
PDF8 months ago
开放域多模式检索问答的逐步证据细化
我们提出了一个基于预训练多模态模型的证据检索和问答的两阶段框架来解决模型面临的两个主要挑战：利用压缩的证据特征会导致丢失细粒度信息以及提取问题关键特征时存在特征提取和问题之间的差距。我们的方法包括渐进证据精炼策略来选择关键证据、半监督对比学
PDF8 months ago
释放知识密集对话生成中的证据潜力
整合外部知识进入对话生成中的关键性为提高回应的正确性，在这里，证据片段作为有根据的支持性知识碎片。本文提出一种有效地整合证据到知识密集型对话生成中的框架，通过引入自动证据生成框架和证据聚焦的注意机制，扩大了证据的潜力。实验结果表明，提出的方
PDF9 months ago
THiFLY Research at SemEval-2023 Task 7: 基于 CTR 的文本蕴涵和证据检索的多粒度系统
本文介绍了一种基于多层次推理网络 (MGNet) 和 T5-based model SciFive 的多粒度文字蕴含和证据检索系统，并集成了模型集成和联合推理等方法，实现了在 NLI4CT 任务中的最佳表现。
PDFa year ago
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。
PDFa year 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
Sebis 参加 SemEval-2023 第 7 项任务：针对临床试验报告的自然语言推理和证据检索的联合系统
本研究旨在研究开发一个基于 NLP 技术，应用于临床试验数据中的证据检索和自然语言推理任务的系统。该研究介绍了两个系统，一个是将两个任务分别建模的 Pipeline 系统，另一个是同时学习两个任务并采用共享表示和多任务学习方法的 Joint
PDFa year ago
WebBrain：基于大型网页语料库学习生成与查询相关的事实正确文章
本文介绍了一个新的自然语言处理任务 —— 通过从 Web 中挖掘支持性证据，生成具有引用文献的短实证文章。为此，我们构建了一个大规模数据集，通过从英文维基百科文章及其可爬行的维基百科参考文献中提取而来。我们实验了当前最先进的 NLP 技术在
PDFa year ago
ACLDREEAM：利用证据引导注意力以提升文档级关系抽取
本文针对文档级别关系抽取中证据检索面临的内存消耗高和注释有限的问题，提出了 DREEAM 方法，其采用内存高效的方式指导 DocRE 系统将注意力集中于证据上并采用自学习策略从大量数据中自动生成证据，实验证明该方法在 DocRE 和 ER
PDFa year ago
AAAI基于证据检索技术和 Transformer 编码架构的多模式事实核查系统 Factify2
本文描述了我们在多模态事实检查挑战中的提交，包括探索的证据检索和选择技术，预训练的跨模态和单模型，以及基于 Transformer Encoder 体系结构的跨模态准确性模型等内容，并在 Factify 2 数据集上进行的探索性分析揭示了突
PDFa year ago