تلقت مهمة التحقق من صحة المطالبات في الوثائق النصية، أو فحص الحقائق، اهتماما كبيرا في السنوات الأخيرة. تحتوي العديد من مجموعات بيانات الحقائق القائمة على الأدلة الموجودة على المطالبات الاصطناعية والنماذج المدربة على هذه البيانات قد لا تتمكن من التحقق
من مطالبات العالم الحقيقي. وعليا بعض الدراسات التي تعالجت التحقق من الحقائق القائمة على الأدلة للمطالبات المتعلقة بالصحة التي تتطلب الخبرات الطبية أو الأدلة من الأدبيات العلمية. في هذه الورقة، نقدم صحة، مجموعة بيانات جديدة لفحص الحقائق القائم على الأدلة للمطالبات المتعلقة بالصحة التي تسمح بدراسة صلاحية المطالبات في العالم الحقيقي من خلال تقييم صدقها ضد المقالات العلمية. باستخدام طريقة إنشاء بيانات ثلاث خطوات، استجبت لأول مرة مطالبات عالمية حقيقية من المقتطفات التي تم إرجاعها بواسطة محرك بحث للأسئلة حول CovID-19. ثم استرجاعنا تلقائيا وإعادة صياغة الأوراق العلمية ذات الصلة باستخدام نموذج T5 القائم على الصلة. وأخيرا، تم تفاح العلاقات بين كل بيان أدلة والمطالبة المرتبطة يدويا كدعم ودحض ومحايد. للتحقق من صحة مجموعة البيانات التي تم إنشاؤها من 14،330 أزواج مطالبة الأدلة، طورت نماذج خط الأساس بناء على نماذج اللغة المحددة مسبقا. أظهرت تجاربنا أن التدريبات التدريبية العميقة في المطالبات الطبية في العالم الحقيقي تعمل بشكل كبير على تحسين الأداء مقارنة بالنماذج المدربة على مطالبات الاصطناعية والمفتوحة. تشير النتائج الخاصة بنا والتحليلات اليدوية إلى أن صحية يوفر مجموعة بيانات واقعية وصعبة للجهود المستقبلية بشأن التحقق من الحقائق القائمة على الأدلة للمطالبات المتعلقة بالصحة. تتوفر DataSet، التعليمات البرمجية المصدر، لوحة المتصدرين في https://github.com/sarrouti/healthver.
