利用变换器生成与评估事实核查解释
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对数字平台上日益严重的错误信息问题，提出了一种变换器基础的事实核查模型，能够生成可理解的解释来支撑其判决。此外，研究还开发了自动评估这些解释的新模型，通过引入以人为中心的评估方法，强调AI生成的解释与人类判断相一致的重要性。这不仅推动了可解释人工智能（XAI）的理论发展，还提升了AI驱动的事实核查系统的透明度和可靠性。
本研究提出了一种基于变换器的事实核查模型，旨在解决数字平台上的错误信息问题。模型生成可理解的解释支持判决，并开发了自动评估方法。通过以人为中心的评估，强调AI解释与人类判断一致性，提升了AI驱动的事实核查系统的透明度和可靠性。
