FactKG: 通过知识图谱推理进行事实核查

发布于 2023 年 5 月 11 日

作者：Jiho Kim、Sungjin Park、Yeonsu Kwon、Yohan Jo、James Thorne、Edward Choi

arXiv:2305.06590 [ cs.CL, cs.AI ] github:jiho283/FactKG

摘要

在实际应用中，知识图谱 (KG) 被广泛应用于各种领域（例如医疗应用和对话代理）。然而，在事实核查方面，知识图谱尚未被充分用作知识来源。由于其可靠性和广泛适用性，知识图谱可以成为事实核查中宝贵的知识来源。知识图谱由节点和边组成，这清楚地表明了概念之间的关联方式，使机器能够对主题链进行推理。然而，在理解这些机器可读概念如何映射到文本信息方面存在许多挑战。为了让社区更好地利用知识图谱，我们引入了一个新的数据集 FactKG：通过知识图谱推理进行事实核查。它包含 10.8 万个自然语言声明，涉及五种推理类型：单跳、合取、存在、多跳和否定。此外，FactKG 包含各种语言模式，包括口语化和书面化的声明，以提高实用性。最后，我们开发了一种基线方法，并分析了 FactKG 在这些推理类型上的表现。我们相信 FactKG 可以提高基于知识图谱的事实核查的可靠性和实用性。