نقترح مهمة تحرير نص جديدة، تُعرف بـ\textit{تحرير النص القائم على الحقائق}، والتي تهدف إلى مراجعة وثيقة معينة لوصف الحقائق بشكل أفضل في قاعدة بيانات المعرفة (مثل عدة ثلاثيات). تعتبر هذه المهمة مهمة في الواقع لأن عكس الحقيقة هو متطلب شائع في تحرير النصوص. أولاً، نقترح طريقة لإنشاء مجموعة بيانات تلقائيًا لأبحاث التحرير القائم على الحقائق، حيث يتكون كل مثال من نص أولي، نص معدل، وحقائق عدة تمثلها ثلاثيات. نطبق هذه الطريقة على مجموعتين عامتين من البيانات تحويل الجداول إلى نصوص، مما ينتج عنه مجموعتي بيانات جديدتين تتضمنان 233 ألف و 37 ألف مثال على التوالي. ثانياً، نقترح هندسة شبكة عصبية جديدة للتحرير القائم على الحقائق تُسمى \textsc{FactEditor}، والتي تقوم بتعديل النص الأولي بالرجوع إلى الحقائق المعطاة باستخدام بافر (buffer)، سيل (stream)، وذاكرة (memory). يمكن التعامل مع المشكلة بطريقة مباشرة من خلال استخدام نموذج المشفِّر-المفكِّك (encoder-decoder). تظهر نتائج التجارب لدينا على المجموعتين الجديدتين أن \textsc{FactEditor} يتفوق على طريقة المشفِّر-المفكِّك من حيث الدقة والسيولة. كما تظهر النتائج أن \textsc{FactEditor} يقوم بالاستدلال بشكل أسرع من طريقة المشفِّر-المفكِّك.