研究提出了一种名为FOLK的方法，利用大型语言模型验证和解释复杂声明，无需人工标注。FOLK通过将声明转化为一阶逻辑子句，并结合知识库进行推理，生成解释以展示决策过程。实验结果表明，FOLK在多个数据集上表现优于其他模型。

本研究提出了一种基于频率的新方法FOLK，通过自适应选择掩蔽的频率，优化自监督学习任务，并结合知识蒸馏框架，显著降低了下游任务的数据需求。实验结果显示，FOLK在多种下游任务中表现出与先进自监督学习方法竞争的性能。

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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。

From Wikipedia (itself a source of conceptual folk etymology, but that's another rant): A commonly held misunderstanding of the origin of a particular word, a false etymology "The popular...