BEVERS：一种通用、简洁且高性能的自动事实验证框架
计算与语言
2023-03-31 v1
摘要
自动事实验证近年来成为日益热门的话题，而在各数据集中，Fact Extraction and VERification（FEVER）数据集是最受欢迎的之一。在本工作中，我们提出 BEVERS，一个针对 FEVER 数据集的调优基线系统。我们的流水线对文档检索、句子选择与最终声明分类采用标准方法，但投入大量精力确保每个组件的最优性能。结果是 BEVERS 在所有已发表或未发表系统中取得了最高的 FEVER 分数与标签准确率。我们也将该流水线应用于另一事实验证数据集 Scifact，并在该数据集上取得了所有系统中的最高标签准确率。我们还公开了完整代码。
引用
@article{arxiv.2303.16974,
title = {BEVERS: A General, Simple, and Performant Framework for Automatic Fact Verification},
author = {Mitchell DeHaven and Stephen Scott},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16974},
year = {2023}
}
备注
Accepted to the Sixth FEVER Workshop at EACL 2023