https://blog.qife122.com/tags/%E4%BA%8B%E5%AE%9E%E6%A0%B8%E6%9F%A5/ Recent content in 事实核查 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Fri, 03 Oct 2025 02:11:03 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E4%B8%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%81%E6%8D%AE%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%8A%A8%E4%BA%8B%E5%AE%9E%E6%A0%B8%E6%9F%A5%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Fri, 03 Oct 2025 02:11:03 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E4%B8%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%81%E6%8D%AE%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%8A%A8%E4%BA%8B%E5%AE%9E%E6%A0%B8%E6%9F%A5%E6%8A%80%E6%9C%AF/ <h1 id="基于表格与文本证据的自动事实核查">基于表格与文本证据的自动事实核查</h1> <p>在错误和误导性声明激增的背景下，全自动或辅助性事实核查系统受到越来越多关注。除了核查可能不可靠的声明外，自动事实核查还是知识提取和问答的宝贵工具。通过查找支持或反驳潜在答案的证据，可以提高所提供答案的可信度，并能在后续对话中展示这些证据。</p> https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E4%B8%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%81%E6%8D%AE%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%8A%A8%E4%BA%8B%E5%AE%9E%E6%A0%B8%E6%9F%A5%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Sun, 14 Sep 2025 18:02:27 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E4%B8%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%81%E6%8D%AE%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%8A%A8%E4%BA%8B%E5%AE%9E%E6%A0%B8%E6%9F%A5%E6%8A%80%E6%9C%AF/ <h2 id="自动事实核查从表格与文本中寻找证据">自动事实核查：从表格与文本中寻找证据</h2> <p>2021年11月10日，在第四届事实提取与验证研讨会（FEVER）上，公布了FEVER系列第三届事实核查挑战赛的获胜者。该挑战赛延续了2018年FEVER共享任务和2019年FEVER 2.0“构建-破解-修复”竞赛，标志着一年工作的顶峰，从最新数据集FEVEROUS（基于非结构化与结构化信息的事实提取与验证）的设计开始。</p> https://blog.qife122.com/p/fact2fiction%E9%92%88%E5%AF%B9%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BA%8B%E5%AE%9E%E6%A0%B8%E6%9F%A5%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%AE%9A%E5%90%91%E6%8A%95%E6%AF%92%E6%94%BB%E5%87%BB/ Thu, 11 Sep 2025 20:04:26 +0800 https://blog.qife122.com/p/fact2fiction%E9%92%88%E5%AF%B9%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BA%8B%E5%AE%9E%E6%A0%B8%E6%9F%A5%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%AE%9A%E5%90%91%E6%8A%95%E6%AF%92%E6%94%BB%E5%87%BB/ <h1 id="fact2fiction针对智能事实核查系统的定向投毒攻击">Fact2Fiction：针对智能事实核查系统的定向投毒攻击</h1> <p><strong>作者</strong>：Haorui He, Yupeng Li, Bin Benjamin Zhu, Dacheng Wen, Reynold Cheng, Francis C. M. Lau<br> <strong>提交日期</strong>：2025年8月8日</p> <h2 id="摘要">摘要</h2> <p>最先进的事实核查系统通过部署基于大语言模型（LLM）的自主代理来大规模对抗错误信息。这些代理将复杂声明分解为较小的子声明，分别验证每个子声明，并聚合部分结果以生成带有理由（对判决的解释性推理）的判决。这些系统的安全性至关重要，因为被攻破的事实核查器（往往容易被忽视）可能会放大错误信息。</p> https://blog.qife122.com/p/%E4%BA%A7%E5%93%81%E8%AF%84%E8%AE%BA%E5%AE%9E%E7%94%A8%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E6%9C%89%E6%95%88%E6%80%A7%E8%87%AA%E5%8A%A8%E8%AF%84%E4%BC%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Wed, 03 Sep 2025 05:41:54 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E4%BA%A7%E5%93%81%E8%AF%84%E8%AE%BA%E5%AE%9E%E7%94%A8%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E6%9C%89%E6%95%88%E6%80%A7%E8%87%AA%E5%8A%A8%E8%AF%84%E4%BC%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF/ <h3 id="模型评估产品评论中建议的有效性">模型评估产品评论中建议的有效性</h3> <p>该方法使客户能够评估建议可靠性的支持证据。</p> <p>产品评论是电子商务网站中受欢迎且重要的功能，许多客户在购物过程中依赖这些评论。评论通常包含个人经验和观点，可帮助其他客户做出更明智的购买决策。此外，评论还包含实用且非显而易见的建议，以便更好、更轻松、更安全地使用产品。例如，“首次使用此相机前充电8小时”。此类推荐被称为“产品建议”。</p>