解释,编辑,生成：理性敏感的反事实数据增强，用于多跳事实验证

朱英杰,嘉盛寺,赵一波,朱海阳,周德玉,何玉兰

摘要
自动多跳事实验证任务近年来得到了极大的关注。尽管结果令人印象深刻，但这些设计良好的模型在域外数据上表现不佳。一种可能的解决方案是用反事实来增加训练数据，反事实是通过最小程度地改变原始数据的因果特征来生成的。然而，由于现有的反事实数据增强技术无法保留多个相关文本中的复杂逻辑关系，因此无法处理多跳事实验证。在本文中，我们通过开发一种理性敏感的方法来克服这一局限性，以生成语言多样性和标签滑动的反事实，同时保持逻辑关系。具体来说，通过Explain-Edit-Generate体系结构生成了多样而流畅的反事实。此外，还提出了检查和过滤模块，用逻辑关系和翻转标签对反事实数据进行正则化。实验结果表明，该方法优于SOTA基线，能够在不破坏逻辑关系的情况下生成语言多样性的反事实数据。
选集ID：
2023.emnlp-main.826
体积：
2023年自然语言处理实证方法会议记录
月份：
十二月
年份：
2023
地址：
新加坡
编辑：
Houda Bouamor公司,胡安·皮诺,卡利卡-巴厘岛
地点：
EMNLP公司
SIG公司：
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
13377–13392
语言：
网址：
https://aclantology.org/2023.emnlp-main.826
内政部：
10.18653/v1/2023.emnlp-main.826
比比键：
引用（ACL）：
朱英杰、司佳胜、赵一波、朱海阳、周德玉、何玉兰。2023解释、编辑、生成：用于多跳事实验证的理性敏感反事实数据增强.英寸2023年自然语言处理实证方法会议记录，第13377–13392页，新加坡。计算语言学协会。
引用（非正式）：
解释、编辑、生成：用于多跳事实验证的理性敏感反事实数据增强（朱等人，EMNLP 2023）
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