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自适应改写和偏好学习以提高索赔可验证性
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的自适应提取方法，解决了社交媒体内容事实检验中的缺陷，优化了索赔改写，提升了可验证性，优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的自适应提取方法。
- 该方法解决了社交媒体内容事实检验中的缺陷。
- 特别关注索赔结构和措辞对预测判决的影响。
- 该方法无需标注数据，仅依赖黑箱事实检查模型和生成语言模型。
- 通过优化生成索赔改写，提高了可验证性。
- 在反驳索赔的情况下，该方法表现优于所有基线。
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