一种融合图转换器和共同注意力网络的自动事实验证方法

摘要

一种融合图转换器和共同注意力网络的自动事实验证方法，属于人工智能技术领域。利用声明和检索到的证据作为输入数据，构建基于深度学习的自动事实验证方法。本方法首先通过实体链接的方法识别声明中的实体，并根据抽取的实体在维基百科中检索相关的文档。其次，使用排序模型在检索到的文档中选取与声明最相关的五个句子作为证据。再者，构建(证据，声明)对，将(证据，声明)对输入微调后的预训练语言模型中进行编码。最后，通过构建基于图转换器和共同注意力网络的事实验证模型，学习声明和证据以及证据和证据之间的潜在关系，完成事实验证。实验结果表明，本方法优于目前已有的自动事实验证方法，同时此方法具备可解释性。