本文综述了自然语言处理领域的自动事实核查研究，强调证据的重要性，并提出未来研究方向。介绍了多种模型和方法，包括基于神经语义匹配和图卷积网络，以及新数据集FactKG，旨在提高事实核查的准确性和可靠性。研究表明，丰富的结构信息和原始文档证据显著提升系统性能，有助于打击信息误传。