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JustiLM: 针对真实世界的主张可解释性事实检验的少样例事实描述生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种端到端的多模态事实核查和解释生成方法，构建了Mocheg数据集，实验表明性能仍不够令人满意。研究团队是第一个建立此类数据集和解决方案的。
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关键要点
- 提出了一种端到端的多模态事实核查和解释生成方法。
- 利用文章、图片、视频和推特等网络资源评估索赔的真实性。
- 生成有理化陈述来解释推理和裁定过程。
- 构建了Mocheg数据集，包括21,184个索赔和58,523条证据。
- 在多模态证据检索、索赔验证和解释生成三个子任务上进行了实验。
- 展示了端到端多模态事实核查的性能仍不令人满意。
- 研究团队是第一个建立此类数据集和解决方案的。
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