- EMNLP如何使用模式编写摘要？通过原型编辑学习走向抽象化摘要
本文提出了基于原型编辑方法的摘要生成器 (PESG) 来解决文本摘要中的两个主要问题：学习样本中的模式以及生成的摘要不包含与模式无关的内容，并通过大规模实验发现其可以在自动度量和人类评估方面取得最先进的性能。
- 基于语义层面图的事实核查推理
本文提出了一种适合推理证据语义结构的方法，并结合预训练模型和图卷积网络、图注意力网络来提高事实核查的准确性，实验证明丰富的结构信息对事实核查有所帮助，并且所提出的模型在官方评测中均获得了最佳表现。
- 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。
- 可解释的概率答集编程事实检查
本文介绍了一个基于知识图谱的事实检查方法，利用其中的语义表示和逻辑规则进行推理，以产生可解释的结果。实验表明，这种基于概率推理的方法比现有技术水平更具准确性。
- ACL从不同角度看问题：探索关于声明的多元视角
论文探讨信息革命的一个关键后果是信息供应的大量增加和污染。我们提出了一个基于自然语言理解的任务，即建立一个包含主张、观点和证据段落的数据集，以便更好地理解有争议的问题。通过在线辩论网站、搜索引擎和众包，本研究构建了名为 PERSPECTRU - ACLFAKTA: 一个自动化的端到端事实检查系统
FAKTA 是一个统一的框架，它整合了事实核查过程的各个组成部分：从可靠度各异的媒体源检索文档、针对给定声明的立场检测、证据提取和语言分析。FAKTA 预测给定声明的事实性，并在文档和句子层面提供证据来解释其预测。
- MMSemEval-2019 任务 8：社区问答论坛中的事实检查
SemEval-2019 任务 8 旨在检测社区问答论坛中的事实，其中子任务 A 是判断一个问题是要求事实信息还是意见 / 建议，还是仅仅是社交。子任务 B 要求预测对事实问题的回答是真实的，假的还是不恰当的回答。该研究共收到了 17 个子 - 新闻室自动化事实检查
本文介绍了一个用于事实核查的自动化平台，该平台能够检索相关文本证据，预测每个证据是否支持或反驳一个声明，并返回最终结论。此外，本文还对这个平台在新闻工作流中的应用进行了用户研究，并为其性能作出了评估。结果表明，该平台的预测正确率为 58％， - NIPS立场检测的对抗领域适应
本文研究了支持态度检测的新方法，使用了基于机器学习的自适应领域转换模型，证明了其在不同领域下的检测效率。
- 通过自然语言处理进行的假新闻检测容易受到对抗性攻击
本文探讨了现有的假新闻检测方法存在的问题，并提出加入事实核查与语言分析相结合的方法，以应对新闻篡改攻击和真实新闻被误判的情况。作者提出采用众包知识图谱解决新闻事件事实搜集的问题。
- 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 - COLING自动事实核查：任务形式，方法和未来方向
本文通过统一任务格式和方法论，对自然语言处理等多个领域的自动事实核查研究进行了综述，重点强调了证据在这一领域的重要性，并提出了未来研究的方向。
- ACL统一语料库中的立场检测和事实核查整合
该研究提供了一种基于数据集的方法，支持事实检查、文献检索、来源可靠度、立场检测和论据提取这些任务之间的相互关系，从而帮助构建一个阿拉伯语事实检查语料库。
- 大规模图像来源分析
该研究提出了一种端到端的图像来源分析流程，可在实际规模下完成。它包括基于计算机视觉技术的图像过滤、获取表达图像祖先关系的图源图等方案，并在现有数据集上进行了综合实验和结果对比。此外，该研究还介绍了一个来自社交媒体网站 Reddit 的真实来 - WSDM利用群众检测和减少虚假新闻和误导信息的传播
本文提出了一种基于标记时间点过程的灵活表示方式，开发了一种可扩展的在线算法 Curb 来选择应该何时对故事进行事实核查以有效地减少假新闻和误导性信息的传播。
- 利用外部来源实现全自动事实核查
提出了一种使用外部来源进行全自动事实核查的通用框架，该框架利用深度神经网络和 LSTM 文本编码结合任务特定的嵌入来判断声称的真实性，并将来自 Web 的相关文本片段融合其中，考虑其来源可靠性，在两个任务和数据集上均表现不错。
- 在知识图谱中查找流以支持事实核查
介紹了一種基於無監督網絡流的方法來評估主體，述語和客體三元組的真實性，並列舉該模型在多個領域上優於現有算法，同時還能發現有用的路徑模式和相關事實，有助於協助人工查核確認或否定說法。
- Fake News Challenge 立场检测任务的简单而强大的基准线
该论文介绍了一个能够识别公众错误信息、帮助事实核查的简单实用的立场判断系统，它在 Fake News Challenge 的第一阶段中获得第三名，与前两名获胜队伍的复杂集成方法相比表现竞争力，作者将其提议为 Fake News Challe - AAAIProjE：用于知识图谱完成的嵌入投影
本文介绍了 ProjE, 通过学习知识图谱中的实体和边缘的联合嵌入，以及对标准损失函数进行微妙但重要的更改，ProjE 填补了知识图谱中的缺失信息。结果表明，ProjE 使用一个参数大小比现有的 15 种方法中的 11 个方法要小，而且表现 - 知识图谱中的事实核查：辨别性谓词路径挖掘
通过知识图谱的边界预测任务、连接性、类型信息、谓语交互等因素，提出了基于判别路径的事实检查方法，用于评估包含主语、谓语、宾语的语句真实性，其结果在历史、地理、生物和政治等领域中显著优于相关模型，并具有易于解释的性质。