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COLINGIMCI: 集成多视图语境信息用于事实提取和验证
本文提出了一种用于事实提取和验证的多视图上下文信息（IMCI）框架，通过一个特定算法对相应声称的可信度进行验证。该算法可获得更优秀的性能表现以及在 FEVER 1.0 共享任务中的最高 77％正确率。
PDF2 years ago
EMNLP不要丢弃所有有偏数据：研究数据集偏差缓解技术中的核心假设
本研究证明了现有数据偏差缓解技术所采用的偏向模型检测偏向实例的假设是不准确的，因为在相当比例的情况下，主模型和偏向模型在处理偏向实例时存在显著差异。这一发现表明，降低偏向检测方法检测的实例的权重是一种不必要的训练数据浪费。
PDF3 years ago
COLING事实核实与假新闻检测之间的联系
本研究提出了一种简单而有效的方法，在利用先前已经训练好了的模型的基础上，通过使用文本摘要模型将长新闻文章缩短成一个短主张来连接事实验证和假新闻检测，并通过检测更轻松实现零研究用数据的假新闻检测。在 FakenewsNet 数据集上进行的实验
PDF4 years ago
EMNLP事实提取和验证（FEVER）共享任务
本文介绍了首个事实提取和验证（FEVER）共享任务的结果，该任务要求参与者使用从 Wikipedia 检索到的证据来判断是否可以支持或反驳人工编写的事实性声明。我们收到了来自 23 个竞争团队的条目，其中 19 个得分高于以前发布的基线。最
PDF6 years ago
使用实体识别、TFIDF 向量比较和可分解注意力进行事实验证的 DeFactoNLP
本文描述了 DeFactoNLP 系统，该系统用于自动评估声明的准确性并从维基百科中检索支持此评估的证据。我们的方法基于 TFIDF 向量和被提出的命名实体来识别包含证据的维基百科文章，并通过文本蕴涵识别模块来计算句子支持声明的概率。我们的
PDF6 years ago
ACLFEVER: 一个用于事实提取和验证的大规模数据集
本文介绍了一个新的公开可用的数据集 FEVER：事实提取和验证，它由 185,445 个主张组成，通过更改从维基百科中提取的句子并在不知道它们来自哪个句子的情况下进行验证。该数据集的挑战在于它的标注具有高度不确定性，作者开发了一种流水线方法
PDF6 years ago