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FEVER数据集:事实验证任务的大规模基准与评估框架
FEVER(Fact Extraction and VERification)由谢菲尔德大学与亚马逊剑桥研究院于2018年联合发布,是自然语言处理领域首个大规模事实验证基准数据集。其目标是为自动化事实核查系统提供标准化评估框架,解决互联网信息爆炸背景下的虚假新闻检测难题。数据集包含 185,445个人工标注的声明(claims),每个声明均基于维基百科页面生成,并标注其真实性标签及支持证据。