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FactCG: A Graph-Based Multi-Hop Data Augmentation Framework for Fact Checking
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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方法CG2C，通过提取文档上下文图进行多跳推理，解决了传统自然语言推断数据不足的问题。实验结果表明，FactCG模型在连接推理方面表现优越，且模型规模更小。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法CG2C，旨在解决传统自然语言推断数据不足的问题。
- CG2C方法通过提取文档上下文图进行多跳推理。
- 实验结果显示，FactCG模型在连接推理方面表现优越。
- FactCG模型在LLM-Aggrefact基准上超越了GPT-4-o。
- FactCG模型的规模更小，具有更高的效率。
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