JustiLM：基于少样本的真实世界声明可解释事实核查理由生成
计算与语言
2024-01-17 v1
摘要
理由（justification）是事实核查中支持对声明所赋予真实性判定的解释。然而，以往的理由生成任务被过度简化为对事实核查员撰写的事实核查文章的摘要。因此，我们提出了一种基于检索证据生成理由的更现实方法。我们提出了一个名为 ExClaim 的新基准数据集，用于真实世界声明的可解释事实核查（Explainable fact-checking of real-world Claims），并介绍了 JustiLM，这是一种新颖的基于检索增强语言模型（retrieval-augmented Language Model）的少样本理由生成方法，仅在训练阶段使用事实核查文章作为辅助资源。实验表明，与强基线相比，JustiLM 在理由生成方面取得了令人瞩目的性能，并且通过简单的扩展还能增强真实性分类任务。
引用
@article{arxiv.2401.08026,
title = {JustiLM: Few-shot Justification Generation for Explainable Fact-Checking of Real-world Claims},
author = {Fengzhu Zeng and Wei Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.08026},
year = {2024}
}
备注
Accepted in TACL. This is a pre-MIT Press publication version