توفر الجداول معرفة قيمة يمكن استخدامها للتحقق من العبارات النصية. في حين أن عددا من الأعمال قد نظر في التحقق من الحقائق القائم على الطاولة، فإن المحاذاة المباشرة للبيانات الجذابية مع الرموز في البيانات النصية نادرا ما توفرها. علاوة على ذلك، فإن تدريب نموذج التحقق من الحقائق المعممة يتطلب بيانات تدريبية ملصقة وفيرة. في هذه الورقة، نقترح نظام رواية لمعالجة هذه المشكلات. مستوحاة من السببية المتعددة، يحدد نظامنا من رجال الصمغ على مستوى الرمز في البيان مع تقدير البحار الذي يستند إلى التحقيق. يتيح تقدير Salience التعلم المعزز للتحقق من الحقائق من وجهات نظر. من منظور واحد، يقوم نظامنا بإجراء تنبؤ ممثن بالبرنامج المريح لتعزيز النموذج للمحاذاة والتفكير بين الطاولة والبيان. من المنظور الآخر، ينطبق نظامنا على توضيح تكبير البيانات الإدراك بالاستثناء لإنشاء مجموعة متنوعة من مثيلات التدريب عن طريق استبدال المصطلحات غير البارزة. تظهر النتائج التجريبية على Tabract التحسن الفعال من خلال تقنيات التعلم التي أدركها Carience المقترحة، مما يؤدي إلى أداء Sota الجديد على المعيار.
Tables provide valuable knowledge that can be used to verify textual statements. While a number of works have considered table-based fact verification, direct alignments of tabular data with tokens in textual statements are rarely available. Moreover, training a generalized fact verification model requires abundant labeled training data. In this paper, we propose a novel system to address these problems. Inspired by counterfactual causality, our system identifies token-level salience in the statement with probing-based salience estimation. Salience estimation allows enhanced learning of fact verification from two perspectives. From one perspective, our system conducts masked salient token prediction to enhance the model for alignment and reasoning between the table and the statement. From the other perspective, our system applies salience-aware data augmentation to generate a more diverse set of training instances by replacing non-salient terms. Experimental results on TabFact show the effective improvement by the proposed salience-aware learning techniques, leading to the new SOTA performance on the benchmark.
References used
https://aclanthology.org/
Table-based fact verification task aims to verify whether the given statement is supported by the given semi-structured table. Symbolic reasoning with logical operations plays a crucial role in this task. Existing methods leverage programs that conta
In this paper, we propose a novel fact checking and verification system to check claims against Wikipedia content. Our system retrieves relevant Wikipedia pages using Anserini, uses BERT-large-cased question answering model to select correct evidence
This work describes the adaptation of a pretrained sequence-to-sequence model to the task of scientific claim verification in the biomedical domain. We propose a system called VerT5erini that exploits T5 for abstract retrieval, sentence selection, an
Summarization evaluation remains an open research problem: current metrics such as ROUGE are known to be limited and to correlate poorly with human judgments. To alleviate this issue, recent work has proposed evaluation metrics which rely on question
Understanding tables is an important and relevant task that involves understanding table structure as well as being able to compare and contrast information within cells. In this paper, we address this challenge by presenting a new dataset and tasks