一种基于图神经网络和强化学习的事实验证方法

摘要

本发明公开了一种基于图神经网络和强化学习的事实验证方法，能够验证语料库中陈述语句和表格型数据中的事实是否相符，基于Transformer的图神经网络来模拟多步推理过程，步骤如下：首先，通过图神经网络将不同类型的边编码为独立的向量，并利用自注意力机制对提取的多粒度特征进行邻居信息聚合，然后，设计一个监控节点，根据强化学习的奖励反馈，在每个图神经网络层上选择合适的证据词，通过对多个图神经网络层的信息聚合，监控节点可捕获各种潜在的关键证据，进行最终验证。最后，为了更加有效地学习聚集的证据信息，本发明利用Transformer设计了能够更加充分利用表格中证据信息的多步推理框架，提高事实验证模型的准确性。