基于强化学习的知识图推理用于可解释的事实核查

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内容提要

该研究提出了一种名为FOLK的方法,使用大型语言模型进行声明验证和解释生成,无需人工标注证据。该方法将声明转化为一阶逻辑子句,并利用知识基础的问答对进行推理,做出真实性预测并生成解释,具有高度解释性。实验结果表明,FOLK在三个数据集上优于强基线模型。

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