التحقق من الحقائق بدقة عالية باستخدام شبكة انتباه الرسم البياني النواة

يتطلب التحقق من الحقائق قدرة متقدمة على الاستنتاج اللغوي الطبيعي، والتي تُميّز أدلة دقيقة لتحديد الادعاءات التي تكون صحيحة من الناحية النحوية والدلالية ولكنها غير مدعومة بشكل كافٍ. تقدم هذه الورقة شبكة انتباه الرسم البياني الأساسية (KGAT)، التي تُجري التحقق من الحقائق بدقة أعلى باستخدام انتباه مبني على الدوال الأساسية. مع إعطاء ادعاء وعدد من الجمل الداعمة التي تشكل رسمًا بيانيًا للدليل، تُدخل KGAT نوى العقد (node kernels) التي تقيّم أهمية عقدة الدليل بشكل أفضل، ونوى الحواف (edge kernels) التي تُنفّذ انتقالًا دقيقًا للدليل داخل الرسم البياني، ضمن شبكات انتباه الرسم البياني، لتحقيق تحقق من الحقائق بدقة أعلى. حققت KGAT نتيجة قدرها 70.38% في معيار FEVER، وتفوقت بشكل ملحوظ على النماذج الحالية للتحقق من الحقائق على معيار FEVER، وهو معيار واسع النطاق للتحقق من الحقائق. تُظهر التحليلات التي قمنا بها أن انتباه الدوال الأساسية يركّز أكثر على جمل الدليل ذات الصلة والدلائل المفيدة داخل الرسم البياني مقارنةً بانتباه الضرب النقطي، وهو ما يُعد المصدر الرئيسي لفعالية KGAT.