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基于语义三元组和知识图谱的零 - shot 事实检查
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的零射击方法，通过将声称和证据句子转化为语义三元组，并利用大型语言模型进行自然语言推理，实现在没有特定训练数据的敌对数据集和领域中的广义推广。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于先前的方法，并且在敌对和异域数据集上与监督模型相当甚至更好。
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关键要点
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提出了一种新的零射击方法。
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将声称和证据句子转化为语义三元组。
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利用大型语言模型进行自然语言推理。
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在没有特定训练数据的敌对数据集和领域中实现广义推广。
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在多个数据集上优于先前的方法，包括FEVER、FEVER-Symmetric、FEVER 2.0和Climate-FEVER。
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在敌对和异域数据集上与监督模型的表现相当甚至更好。
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