本文研究了从预训练语言模型中提取事实的挑战，提出了一种通过评估输入真实性来增强事实检索的新方法，效率提升最高达33%。

本文介绍了一个新的公开可用的数据集 FEVER：事实提取和验证，包含185,445个主张。作者使用流水线方法对该数据集进行测试，最佳准确性达到了31.87％。FEVER是一个具有挑战性的测试平台，可以促进对文本来源的声明验证的进展。