政治声明的多跳事实验证
计算与语言
2021-06-02 v3 人工智能
机器学习
摘要
近期工作提出了用于研究复杂自然语言推理的多跳模型与数据集。一个需要多跳推理的显著任务是事实验证，其中一组相互关联的证据片段导出对某声明的最后判定。然而，现有数据集要么不提供金标准证据页面的标注，要么唯一提供标注的数据集（FEVER）大多由可通过简单推理进行事实验证的声明组成，且为人工构建。在此，我们研究对自然出现的、在相互关联证据块上多跳的更复杂声明的验证。我们：1）构建了一个带证据句标注的小型数据集PolitiHop用于声明验证；2）将其与现有多跳数据集比较；3）研究如何从更丰富的域内与域外资源向PolitiHop迁移知识。我们发现该任务复杂，并通过一种专门对证据片段间推理建模并结合域内迁移学习的架构取得了最佳性能。
引用
@article{arxiv.2009.06401,
title = {Multi-Hop Fact Checking of Political Claims},
author = {Wojciech Ostrowski and Arnav Arora and Pepa Atanasova and Isabelle Augenstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.06401},
year = {2021}
}
备注
10 pages, to be published at Proceedings of IJCAI-2021