factual error correction | BriefGPT

关键词factual error correction

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通过数据提炼和条件生成填空改进抽象摘要的事实错误修正
提出一种基于条件生成填空任务的新型事实错误修正模型 FactCloze，通过多维度评估生成更忠实的摘要数据集 SummDSC，实验证实了该方法的有效性，相比基线方法，在多个事实一致性指标上有所改进。
PDF5 months ago
AAAI学习注入事实错误来提高事实错误校正
通过 mask-corrupt-correct 的方法和 Learning to Inject Factual Errors (LIFE) 的改进，本研究成功地提高了事实错误校正的效果，并在两个方面超越了现有方法和 ChatGPT 的性能表
PDF7 months ago
ACL参考文献的重要性：使用细粒度评估框架对对话摘要的事实纠错进行基准测试
本文提出 FERRANTI 框架，基于参考文献纠错的细粒度评估机制，通过实验证明了 FEC 方法在不同事实错误类别上的显著性能差异，以及提出的最佳训练模式。
PDFa year ago
AAAI收敛到真相：通过迭代约束编辑进行事实错误纠正
本文提出了一种新的方法 VENCE 用于事实错误的纠正，通过设计离线训练的事实验证模型的预测准确性得分，使用迭代采样编辑操作的目标密度函数，基于 T5 距离监督语言模型的最有可能的编辑位置进行采样，实现了事实错误纠正，实验结果表明在公共数据
PDF2 years ago
基于证据的事实错误校正
本文介绍了事实错误校正的任务和方法：通过编辑要求以便生成的改写通过证据更好地支持。使用 T5 Transformer 基于远程监督的方法，通过将证据合并到掩码声明中来训练事实错误校正系统。在一个基于最近事实验证共享任务的数据集上进行评估，结
PDF3 years ago
ACL基于证据的事实错误修正
本文介绍了一个新的任务：事实错误纠正。通过将证据整合到掩码声明中进行更正，学习纠正事实错误的系统。本文中提出了一个基于 T5 变压器的两阶段远程监督方法，通过检索证据获得更好的结果，从而取得了更好的性能，并通过人类评估证明了其有效性。
PDF4 years ago