摘要
在日益增多的气候科学讨论中,无依据的说法的增加可能会误导公众并影响政策制定。因此,本文提出一种自动事实检查系统,该系统结合了关键字匹配、BM25、逐点句子检索和LSTM技术。本文模型旨在利用先进的数据处理和机器学习技术提高证据验证的精度。
The increasing number of unfounded claims in climate science discussions may mislead the public and affect policy-making.Therefore,this article proposes an automatic fact checking system that combines keyword matching,BM25,point by point sentence retrieval,and LSTM technology.This model aims to improve the accuracy of evidence verification by utilizing advanced data processing and machine learning techniques.
作者
江瀚文
JIANG Hanwen(The University of Melbourne,Melbourne Australia 3052)
出处
《软件》
2024年第11期84-86,共3页
Software
关键词
倒排索引
负挖掘
机器学习
自然语言处理
事实检测
inverted index
negative mining
machine learning
natural language processing
fact checking
