一个基于图的自动事实核查验证框架
计算与语言
2025-03-11 v1
摘要
事实核查在对抗错误信息中发挥着至关重要的作用。现有使用大型语言模型（LLM）进行声明分解的方法面临两个关键局限性：（1）分解不充分，给验证过程引入了不必要的复杂性；（2）指称的歧义性，导致验证结果不正确。为了应对这些挑战，我们建议引入一个由三元组组成的声明图来解决分解不充分的问题，并通过图结构减少指称歧义。基于这一核心思想，我们提出了一个基于图的事实核查框架 GraphFC。该框架包含三个关键组件：图构建，用于构建声明图和证据图；图引导规划，用于确定三元组验证顺序的优先级；图引导核查，用于在声明图和证据图之间逐一验证三元组。大量实验表明，GraphFC 能够实现细粒度的分解，同时通过关系约束解决指称歧义，在三个数据集上取得了 SOTA 的性能。
引用
@article{arxiv.2503.07282,
title = {A Graph-based Verification Framework for Fact-Checking},
author = {Yani Huang and Richong Zhang and Zhijie Nie and Junfan Chen and Xuefeng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.07282},
year = {2025}
}
备注
13pages, 4figures