TrumorGPT：基于图的检索增强型大语言模型用于事实核查
计算与语言
2025-06-24 v2 人工智能
摘要
在社交媒体时代，虚假信息与谣言的快速传播导致信息肆虐的局面出现，虚假信息对社会构成严重威胁。为此，我们引入了 TrumorGPT，这是一个专为健康领域事实核查设计的新型生成式人工智能解决方案。TrumorGPT 旨在识别“trumor”，即最终被证实为真的健康相关谣言，为区分仅属推测与已验证事实提供关键工具。该框架利用大语言模型（LLM）进行 few-shot 学习，构建语义健康知识图谱并进行语义推理。TrumorGPT 集成了基于图的检索增强生成（GraphRAG）技术，以解决大语言模型常见的幻觉问题以及静态训练数据的局限性。GraphRAG 通过访问和利用定期更新的语义健康知识图谱中的信息（包含最新医学新闻和健康信息），确保 TrumorGPT 的事实核查基于最新数据。通过大规模医疗数据集评估，TrumorGPT 在公共卫生声明的事实核查任务中表现出优异性能。其能够跨平台有效开展事实核查，标志着对抗健康相关虚假信息的关键步伐，提升了数字时代信息的可信度与准确性。
引用
@article{arxiv.2505.07891,
title = {TrumorGPT: Graph-Based Retrieval-Augmented Large Language Model for Fact-Checking},
author = {Ching Nam Hang and Pei-Duo Yu and Chee Wei Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.07891},
year = {2025}
}