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FactGenius：结合零 - shot 提示和模糊关系挖掘提高知识图谱事实验证
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的零射击方法，通过将声称和证据转化为语义三元组，利用大型语言模型进行自然语言推理，提升了多个数据集上的表现。同时，提出了新的数据集FactKG和多种生成方法，以提高事实验证的可靠性和有效性。研究表明，基于生成式语言模型的知识图谱构建方法在事实核查中表现优异。
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关键要点
- 提出了一种新的零射击方法，将声称和证据转化为语义三元组，利用大型语言模型进行自然语言推理。
- 在多个数据集（如FEVER、FEVER-Symmetric、FEVER 2.0和Climate-FEVER）上，该方法优于先前的零射击方法。
- 介绍了新的数据集FactKG，包含108k个自然语言声明及其相关推理类型，旨在提高事实验证的可靠性和实用性。
- 提出了科学申明生成任务，开发了CLAIMGEN-BART、KBIN和CLAIMGEN-ENTITY三种方法，证明其在生物医学声称的零射击事实检查中的有效性。
- 使用QACG框架生成问题-答案对，实验表明在零样本情况下，模型的F1得分显著提高。
- 提出了通识事实连接的新任务和基准数据集ComFact，学习型事实连接模型在下游任务表现上明显优于启发式方法。
- 基于生成式语言模型的知识图谱生成方法通过迭代提示和零样本学习解决了知识图谱构建中的核心问题。
- 提出了适合推理证据语义结构的方法，结合预训练模型和图卷积网络提高事实核查的准确性。
- FactKB方法使用基于预先抽取的实体知识的语言模型，解决了跨领域的实体和关系错误问题，表现出良好的领域通用性和鲁棒性。
- 大型语言模型在生成知识图谱到文本的零样本生成中表现接近最先进水平，输出文本的质量与已有知识显著相关。
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延伸问答
什么是FactKG数据集，它的目的是什么？
FactKG是一个包含108k个自然语言声明及其相关推理类型的新数据集，旨在通过推理知识图谱提高事实验证的可靠性和实用性。
零射击方法在事实验证中有什么优势？
零射击方法通过将声称和证据转化为语义三元组，利用大型语言模型进行推理，在多个数据集上表现优于先前的方法，且在敌对和异域数据集上与监督模型相当。
CLAIMGEN-BART、KBIN和CLAIMGEN-ENTITY这三种方法的作用是什么？
这三种方法用于从科学句子中生成可验证的主张，并在生物医学声称的零射击事实检查中表现良好。
QACG框架如何提高事实验证模型的性能？
QACG框架通过自动生成问题-答案对，训练强健的事实验证模型，使RoBERTa模型的F1得分从50%提高到77%。
通识事实连接任务的目的是什么？
通识事实连接任务旨在改善知识提取的准确性，研究表明学习型事实连接模型在下游任务表现上明显优于启发式方法。
FactKB方法解决了哪些问题？
FactKB方法使用基于预先抽取的实体知识的语言模型，解决了跨领域的实体和关系错误问题，表现出良好的领域通用性和鲁棒性。
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