ZeFaV: Boosting Large Language Models for Zero-shot Fact Verification

📄 arXiv: 2411.11247v1 📥 PDF

作者: Son T. Luu, Hiep Nguyen, Trung Vo, Le-Minh Nguyen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-18

备注: This pre-print has been published in PRICAI 2024: Trends in Artificial Intelligence. The published version is available at https://doi.org/10.1007/978-981-96-0119-6_28

DOI: 10.1007/978-981-96-0119-6_28

💡 一句话要点

ZeFaV：利用大语言模型增强零样本事实核查能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 事实核查 零样本学习 大语言模型 上下文学习 多跳推理

📋 核心要点

  1. 现有事实核查方法在处理复杂关系和多跳推理时面临挑战，尤其是在零样本场景下。
  2. ZeFaV利用大语言模型的上下文学习能力，提取claim关系并重构证据，从而增强模型推理能力。
  3. 实验表明，ZeFaV在多跳事实核查数据集上取得了有竞争力的结果，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出ZeFaV，一个基于零样本的事实核查框架，旨在通过利用大语言模型的上下文学习能力来提升其在事实核查任务上的表现。ZeFaV框架首先提取claim中实体间的关系，然后以关系逻辑形式重组来自证据的信息，最后将上述信息与原始证据结合，生成上下文，供事实核查模型判断输入claim的真伪。我们在HoVer和FEVEROUS两个多跳事实核查数据集上进行了实验评估，结果表明，该方法取得了与现有最先进的事实核查方法相媲美的潜在结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本事实核查任务中，大语言模型难以有效利用证据进行推理的问题。现有方法通常依赖于大量标注数据进行训练，或者难以处理claim中复杂的实体关系和多跳推理，导致在零样本场景下性能不佳。

核心思路：ZeFaV的核心思路是利用大语言模型的上下文学习能力，通过精心设计的prompt，引导模型提取claim中实体间的关系，并将证据以关系逻辑的形式进行重组。这样可以增强模型对证据的理解和推理能力，从而提高事实核查的准确性。

技术框架：ZeFaV框架主要包含以下几个阶段：1) 关系提取：利用大语言模型提取claim中实体之间的关系。2) 证据重组：将从证据中提取的信息以关系逻辑形式进行重组，使其更易于理解和推理。3) 上下文构建：将提取的关系、重组的证据以及原始证据结合起来，构建丰富的上下文信息。4) 事实核查：利用大语言模型对构建的上下文进行分析，判断claim的真伪。

关键创新：ZeFaV的关键创新在于其利用大语言模型的上下文学习能力，将claim关系提取和证据重组相结合，从而增强了模型在零样本场景下的推理能力。与现有方法相比，ZeFaV不需要大量的标注数据进行训练，并且能够更好地处理复杂的实体关系和多跳推理。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 用于关系提取和证据重组的prompt设计，需要精心设计prompt以引导大语言模型提取正确的关系和重组证据。2) 上下文构建方式，如何有效地将提取的关系、重组的证据以及原始证据结合起来，以提供最有效的信息。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ZeFaV在HoVer和FEVEROUS两个多跳事实核查数据集上取得了与现有最先进方法相媲美的结果。虽然具体的性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，但“potential results results comparable to other state-of-the-art fact verification task methods” 表明 ZeFaV 具有竞争力，尤其是在零样本设置下。

🎯 应用场景

ZeFaV具有广泛的应用前景，可用于新闻真实性验证、科学研究结果核实、以及社交媒体内容审核等领域。该研究有助于提高信息的可信度，减少虚假信息的传播，并为构建更加健康的网络环境做出贡献。未来，该方法可以进一步扩展到其他自然语言处理任务中，例如问答系统和知识图谱构建。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose ZeFaV - a zero-shot based fact-checking verification framework to enhance the performance on fact verification task of large language models by leveraging the in-context learning ability of large language models to extract the relations among the entities within a claim, re-organized the information from the evidence in a relationally logical form, and combine the above information with the original evidence to generate the context from which our fact-checking model provide verdicts for the input claims. We conducted empirical experiments to evaluate our approach on two multi-hop fact-checking datasets including HoVer and FEVEROUS, and achieved potential results results comparable to other state-of-the-art fact verification task methods.