Bridging Textual and Tabular Worlds for Fact Verification: A Lightweight, Attention-Based Model

FEVEROUS是一个专注于涉及非结构化文本和结构化表格数据的事实提取和验证任务的基准和研究计划。在FEVEROUS中，现有的作品通常依赖于广泛的预处理，并利用基于规则的数据转换，导致可能出现上下文丢失或误导性编码。本文介绍了一个简单而强大的模型，它消除了模态转换的需要，从而保留了原始证据的上下文。通过利用在不同文本和表格数据集上预训练的模型，并结合轻量级的基于注意力机制，我们的方法有效地利用不同数据类型之间的潜在联系，从而产生全面可靠的判断预测。该模型的模块化结构熟练地管理多模态信息，确保了原始证据的完整性和真实性不受损害。比较分析表明，我们的方法表现出了竞争性能，与FEVEROUS基准测试中的顶级模型紧密相符。

本论文旨在解决涉及非结构化文本和结构化表格数据的事实提取和验证任务中，现有方法通常需要进行大量的预处理和规则转换，导致可能会丢失上下文或产生误导性编码的问题。

本论文提出了一种简单而强大的模型，无需进行模态转换，从而保留原始证据的上下文。通过利用在多样化的文本和表格数据集上预训练的模型，并结合轻量级的注意力机制，我们的方法有效地利用不同数据类型之间的潜在联系，从而产生全面且可靠的判断预测。该模型的模块化结构巧妙地管理多模态信息，确保了原始证据的完整性和真实性不受损害。

本论文的实验设计合理，使用了多个数据集，并且提供了开源代码。相比当前领域的研究状况，本论文的思路具有创新性和实用性。本文的方法在FEVEROUS基准测试中表现出与顶尖模型相近的竞争力，具有很高的应用价值和推广潜力。

在此领域中，还有许多相关的研究正在进行。例如，最近的一些相关论文包括：“Robust Fact Checking with GNN-Augmented Hierarchical Attention Networks”和“Multi-Source Weak Supervision for Fact Verification via Question Generation”等。