FactFB

新一代GenVer系统通过文本生成验证知识图谱准确性

研究人员开发了GenVer，一种新颖的生成式验证器，用于评估知识图谱的语义准确性。该系统利用三元组的结构信息及其生成的自然语言表示。通过将三元组-文本对用于序列到序列生成器，然后使用基于BERT的分类器，GenVer结合了原始三元组及其生成文本的特征。在FactFB变体上的实验表明，GenVer的分类准确率在88.56%到91.52%之间，优于现有基线，并突显了生成表示在三元组分类中的效用。