【摘 要】
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事实验证任务要求能够从大规模的文本语料库中抽取相关的证据,并通过推理对给定的声明得出事实性的判断。现有的研究通常将检索到的证据拼接,然后比较声明和证据嵌入的余弦相
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事实验证任务要求能够从大规模的文本语料库中抽取相关的证据,并通过推理对给定的声明得出事实性的判断。现有的研究通常将检索到的证据拼接,然后比较声明和证据嵌入的余弦相似度,这些方法忽视了长距离证据之间的联系,以及不同层次的语义相似度,而这些特征对于推理验证至关重要。设计了一种基于图的多层次注意力模型(Graph-aware Hierarchical Attention Networks for Fact Verification,GHAN)。该模型首先通过BERT(Bidirectional Encoder
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