Automated-Fact-Checking-Resources
Automated-Fact-Checking-Resources 是一个专注于自动化事实核查（AFC）领域的开源资源库，旨在为研究人员和开发者提供全面、最新的学术文献与工具索引。面对虚假信息泛滥的挑战，该资源库系统性地梳理了从“主张检测”、“证据检索”到“真实性验证”的完整技术链路，帮助用户快速定位高质量的研究成果。
它主要解决了该领域文献分散、分类标准不一以及多模态核查资源难以获取的痛点。通过整合 TACL 2022 和 EMNLP 2023 的两篇权威综述，它将海量论文按任务类型（如自然/人工主张分类、上下文外检测）、数据集、共享任务及模型架构进行了精细化分类。其独特亮点在于紧跟技术前沿，持续更新包括大语言模型（LLM）事实性、LLM 生成文本检测以及多模态事实核查在内的最新研究（涵盖 2024 年顶会论文），并提供了清晰的任务定义框架图。
无论是从事自然语言处理算法研究的学者、需要构建反谣言系统的工程师，还是希望深入了解虚假信息检测机制的学生，都能从中高效获取所需的核心资料。它不仅是一份文献列表，更是一个动态演进的知识图谱，助力社区共同推动事实核查技术的发展。
使用场景
某新闻科技公司的算法团队正致力于研发新一代多模态假新闻检测系统，需要快速构建从“观点提取”到“证据检索”再到“真伪判定”的全流程模型。
没有 Automated-Fact-Checking-Resources 时
- 文献搜集效率低下：研究人员需手动在 ACL、EMNLP 等各大会议中筛选论文，耗时数周仍难以覆盖最新的 LLM 幻觉检测或多模态核查成果。
- 数据标准不统一：面对分散的自然观点与人工构造观点数据集，团队难以界定任务边界，导致训练数据清洗和标注规范反复返工。
- 技术选型盲目：缺乏对现有模型（如观点检测、理由生成）的系统性对比，容易重复造轮子或选用已过时的基线模型。
- 框架认知模糊：团队成员对自动化事实核查的三阶段流程理解不一，尤其在处理图文混合证据时，难以形成统一的技术架构。
使用 Automated-Fact-Checking-Resources 后
- 前沿资源一键获取：直接利用仓库中更新的 2024 年 NeurIPS、WWW 等顶会论文列表，迅速掌握大模型事实性及多模态核查的最新进展。
- 数据集分类清晰：依托仓库对“观点检测”、“真伪分类”及“脱离语境分类”等数据集的细致划分，快速锁定适配业务场景的高质量数据。
- 模型路线明确：参考仓库整理的各类任务 SOTA 模型与共享任务成果，直接复用成熟的基线代码，将研发启动时间缩短 60%。
- 架构设计标准化：基于仓库提供的统一 NLP 框架图示，团队迅速对齐了从多模态观点提取到理由生成的全流程定义，减少了沟通成本。
Automated-Fact-Checking-Resources 通过提供结构化、实时更新的全景式资源地图，将原本碎片化的研究路径转化为高效的工程落地指南。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
自动化事实核查资源
更新：
- 2024年12月：新增了LLM中的事实性部分。添加了EMNLP和NeurIPS 2024的论文。
- 2024年8月：添加了WWW、IJCAI和ACL 2024的论文。
- 2024年6月：新增了相关任务中LLM生成文本的部分。添加了EACL、NAACL、AAAI、ICLR 2024的论文。
概述
本仓库包含了我们发表在TACL 2022上的综述论文《自动化事实核查综述》（A Survey on Automated Fact-Checking）以及后续发表在EMNLP 2023上的多模态综述论文《多模态自动化事实核查综述》（Multimodal Automated Fact-Checking: A Survey）中的相关资源。在这些综述中，我们全面且最新地回顾了文本及其他模态下的自动化事实核查（AFC），并将先前研究中提出的各种组件和定义统一到一个通用框架中。随着自动化事实核查研究的不断发展，我们将及时更新综述内容及本仓库。
任务定义
下图展示了一个基于文本的自动化事实核查（AFC）的NLP框架，包含三个阶段：
- 声明检测：识别需要验证的声明；
- 证据检索：寻找支持或反驳该声明的来源；
- 声明验证：根据检索到的证据评估声明的真实性。
有时，证据检索和声明验证会被合并为一个称为事实验证的任务，而声明检测则通常单独处理。声明验证可以进一步分解为两个部分，既可以分别处理，也可以联合进行：判决预测，即为声明分配真实性标签；以及理由生成，即为判决提供解释。
在后续的多模态综述中，我们将第一阶段扩展为声明提取步骤，并将第三阶段推广至涵盖多模态自动化事实核查的相关任务：
- 声明检测与提取：在此阶段，可能需要多种模态来理解和提取声明。仅仅检测误导性内容往往是不够的——必须先提取出声明，才能在后续阶段进行事实核查。
- 证据检索：与基于文本的事实核查类似，多模态事实核查同样依赖于证据来进行判断。
- 判决预测与理由生成：这一阶段被细分为三个任务，以应对多模态虚假信息常见的传播方式：
- 操纵分类：对包含操纵内容的虚假声明，或伴随操纵内容的正确声明进行分类。
- 语境外分类：检测来自不同上下文但内容未改变的信息。
- 真实性分类：根据检索到的证据，对文本声明的真实性进行分类。
数据集
声称检测与提取数据集
- MR2：社交媒体中多模态检索增强型谣言检测基准（Hu 等，2023）
[论文]
[数据集]
- FakeSV：短视频平台上虚假新闻检测的丰富社交背景多模态基准（Qi 等，2023）
[论文]
[数据集]
- SciTweets - 用于检测科学在线话语的数据集与标注框架（Hafid 等，2022）
[论文]
[数据集]
- 助力事实核查者！Twitter 上声称片段的自动识别（Sundriyal 等，2022）
[论文]
[数据集]
- Stanceosaurus：多语言虚假信息立场分类（Zheng 等，2022）
[论文]
[数据集]
- 信息操纵检测中的挑战与机遇：对战时俄罗斯媒体的考察（Park 等，2022）
[论文]
- CoVERT：经事实核查的生物医学 COVID-19 推文语料库（Mohr 等，2022）
[论文]
[数据集]
- MuMiN：大规模多语言多模态经事实核查的虚假信息社交网络数据集（Nielsen 等，2022）
[论文]
[数据集]
- STANKER：基于层次粒度注意力掩码 BERT 的堆叠网络，用于社交媒体上的谣言检测（Rao 等，2021）
[论文]
[数据集]
- 抗击 COVID-19 信息疫情：建模记者、事实核查员、社交媒体平台、政策制定者和社会各界的观点（Alam 等，2021）
[论文]
[数据集]
- 向自动化事实核查迈进：开发一致的自动化声称检测标注方案和基准（Konstantinovskiy 等，2021） [论文]
- CLEF-2021 CheckThat! 实验室：检测值得核查的 claims、先前已被事实核查的 claims 和假新闻（Nakov 等，2021） [论文] [数据集]
- 基于双情感挖掘的虚假新闻检测（Zhang 等，2021）
[论文]
[数据集]
- CheckThat! 2020 概述：社交媒体中 claims 的自动识别与验证（Barrón-Cedeño 等，2020） [论文] [数据集]
- 需要引用：维基百科可验证性的分类与算法评估（Redi 等，2019）
[论文]
[数据集]
- SemEval-2019 任务 7：RumourEval，确定谣言的真实性及对谣言的支持（Gorrell 等，2019）
[论文]
[数据集]
- 谣言立场与真实性的联合评估（Lillie 等，2019）
[论文]
[数据集]
- CLEF-2018 CheckThat! 实验室概述：政治 claims 的自动识别与验证。任务 1：是否值得核查（Atanasova 等，2018）
[论文]
[数据集]
- 区分事实与虚构：用于分类 Twitter 上可疑与可信新闻帖的语言模型（Volkova 等，2017）
[论文]
[数据集]
- 政治辩论中检测值得核查 claims 的上下文感知方法（Gencheva 等，2017）
[论文]
[数据集]
- 使用循环神经网络进行多模态融合以检测微博上的谣言（Jin 等，2017）
[论文]
- SemEval-2017 任务 8：RumourEval：确定谣言的真实性和对谣言的支持（Derczynski 等，2017） [论文] [数据集]
- 使用循环神经网络从微博中检测谣言（Ma 等，2016）
[论文]
[数据集]
- 通过对话线程分析人们在社交媒体中如何对待并传播谣言（Zubiaga 等，2016） [论文] [数据集]
- CREDBANK：带有相关可信度标注的大规模社交媒体语料库（Mitra 和 Gilbert，2015）
[论文]
[数据集]
- 在总统辩论中检测值得核查的事实 claims （Hassan 等，2015）
[论文]
判决预测数据集
真实性分类数据集
自然陈述
- 大型语言模型了解事实吗？（Xu 等，2024）
[论文]
[数据集]
[代码]
- ESCNet：用于多模态事实核查的实体增强与立场检测网络（Zhang 等，2024）
[论文]
[代码]
- MCFEND：面向中文假新闻检测的多源基准数据集（Li 等，2024）
[论文]
[数据集]
- 什么使医学声明可（不可）验证？基于实体和关系属性的事实验证分析（Wührl 等，2024）
[论文]
[数据集]
- AVeriTeC：包含网络证据的真实世界声明验证数据集（Schlichtkrull 等，2023）
[论文]
[数据集]
[共享任务]
- COVID-VTS：短视频平台上的事实提取与验证（Liu 等，2023）
[论文]
[数据集]
[代码]
- 端到端多模态事实核查与解释生成：一个具有挑战性的数据集及模型（Yao 等，2023）
[论文]
[数据集]
- 基于语义匹配释义建模科学传播中的信息变化（Wright 等，2022）
[论文]
[数据集]
[代码]
- 为复杂声明生成字面与隐含子问题以进行事实核查（Chen 等，2022）
[论文]
[数据集]
- SciFact-Open：迈向开放域科学声明验证（Wadden 等，2022）
[论文]
[数据集]
- CHEF：一个用于循证事实核查的试点中文数据集（Hu 等，2022）
[论文]
[数据集]
- WatClaimCheck：一个新的声明蕴涵与推理数据集（Khan 等，2022）
[论文]
[数据集]
- 基于在线资源对脱离上下文图像进行开放域、内容驱动的多模态事实核查（Abdelnabi 等，2022）
[论文]
[数据集]
- MMM：一种考虑情绪与新颖性的多语言多模态虚假信息检测方法（Gupta 等，2022）
[论文]
[数据集]
- FactDrill：用于研究印度假新闻事件的事实核查社交媒体内容数据仓库（Singhal 等，2022）
[论文]
- 基于证据的健康相关声明事实核查（Sarrouti 等，2021）
[论文]
[数据集]
- COVID-Fact：针对新冠疫情真实世界声明的事实提取与验证（Saakyan 等，2021）
[论文]
[数据集]
- 编辑媒体理解框架：关于视觉虚假信息意图与影响的推理（Da 等，2021）
[论文]
[代码]
- 通过合理化事实核查结构化虚假信息故事（Jiang 等，2021）
[论文]
[数据集]
- X-FACT：一个新的多语言事实核查基准数据集（Gupta 和 Srikumar，2021）
[论文]
[数据集]
- LUX（语言学方面探究）：用于自动假新闻分类的话语分析（Azevedo 等，2021）
[论文]
[代码]
- 面向真相：利用客观事实与主观观点实现可解释的谣言检测（Li 等，2021）
[论文]
- 公共卫生声明的可解释自动化事实核查（Kotonya 和 Toni，2020b）
[论文]
[数据集]
- 事实还是虚构：科学声明的验证（Wadden 等，2020）。
[论文]
[数据集]
- AnswerFact：产品问答中的事实核查（Zhang 等，2020）
[论文]
[数据集]
- 公共卫生声明的可解释自动化事实核查（Kotonya 和 Toni，2020）。
[论文]
[数据集]
- r/Fakeddit：一个新的细粒度假新闻检测多模态基准数据集（Nakamura 等，2020）。
[论文]
[数据集]
- CLIMATE-FEVER：用于验证现实气候声明的数据集（Diggelmann 等，2020）
[论文]
[数据集]
- FakeCovid——针对COVID-19的多语言跨领域事实核查新闻数据集（Shahi 和 Nandini，2020）。
[论文]
[数据集]
- FakeNewsNet：包含新闻内容、社交背景及时空信息的数据仓库，用于研究社交媒体上的假新闻（Shu 等，2020）。
[论文]
[数据集]
- 用于自动化事实核查不同任务的丰富标注语料库（Hanselowski 等，2019）。 [论文] [代码] [数据集]
- MultiFC：一个现实世界的多领域证据导向声明事实核查数据集（Augenstein 等，2019）。 [论文] [数据集]
- 事实核查与伪造摄影：图像相关声明的验证（Zlatkova 等，2019） [论文] [数据集]
- FA-KES：围绕叙利亚战争的假新闻数据集（Salem 等，2019）
[论文]
[数据集]
- 社区论坛中的事实核查（Mihaylova 等，2018）
[论文]
[数据集]
- EANN：用于多模态假新闻检测的事件对抗神经网络
[论文]
[数据集]
- CLEF-2018 CheckThat! 实验室关于政治声明自动识别与验证的概述。任务2：真实性 （Barrón-Cedeño 等，2018） [论文] [数据集]
- 将立场检测与事实核查整合到统一语料库中（Baly 等，2018）。 [论文] [数据集]
- 对极端党派性和假新闻的文体学探究（Potthast 等，2018） [论文] [数据集]
- 包含Facebook用户评论与个人视角的新闻真实性数据集（Santia 和 Williams，2018）
[论文]]
[数据集]
- 抽样新闻生产者：用于研究复杂媒体格局的大型新闻与专题数据集（Horne 等，2018）
[论文]
[数据集]
- 不同层次的真实性：假新闻与政治事实核查中的语言分析（Rashkin 等，2017）。
[论文]
[数据集]
- “说谎者，说谎者，裤子着火了”：一个新的假新闻检测基准数据集（Wang，2017）。
[论文]
[数据集]
- 网络文本声明的可信度评估（Popat 等，2016）
[论文]
[数据集]
- Emergent：一个新的立场分类数据集（Ferreira 和 Vlachos，2016）
[论文]
[数据集]
- 假新闻还是真相？利用讽刺线索检测潜在误导性新闻（Rubin 等，2016）
[论文]
- 简单统计属性相关声明的识别与验证（Vlachos 和 Riedel，2015）
[论文]
[数据集]
- 质量检查：任务定义与数据集构建（Vlachos 和 Riedel，2014）
[论文]
[数据集]
- 民事与刑事叙事中基于语言的欺骗指标的验证与实施（Bachenko 等，2008）
[论文]
人工标注数据集
- EX-FEVER：用于多跳可解释事实核查的数据集（Ma 等，2024）
[论文]
[代码]
- CFEVER：中文事实提取与验证数据集（Lin 等，2024）
[论文]
[数据集]
- FACTKG：基于知识图谱推理的事实核查（Kim 等，2023）
[论文]
[代码]
[数据集]
- 为真实假新闻检测而伪造假新闻：宣传导向训练数据生成（Huang 等，2023）
[论文]
[代码]
[数据集]
- FACTIFY-5WQA：基于 5W 要素的问题回答式事实核查（Rani 等，2023）
[论文]
- 基于图表图像的阅读与推理用于证据驱动的自动化事实核查（Akhtar 等，2023）
[论文]
[数据集]
- 虚假信息反应框架：关于读者对新闻标题反应的推理（Gabriel 等，2022）
[论文]
[数据集]
- DialFact：对话中事实核查的基准测试（Gupta 等，2022）
[论文]
[数据集]
- FAVIQ：从信息查询问题进行事实核查（Park 等，2022）
[论文]
[数据集]
- FEVEROUS：面向非结构化与结构化信息的事实提取与验证（Aly 等，2021）
[论文] [数据集] [代码] - 使用表格进行陈述验证与证据发现（SEM-TAB-FACT）（Wang 等，2021） [数据集]
- 补充你的维生素 C！利用对比证据进行稳健的事实核查（Schuster 等，2021）
[论文]
[数据集]
- ParsFEVER：波斯语事实提取与验证数据集（Zarharan 等，2021） [论文] [数据集]
- DanFEVER：丹麦语声明验证数据集（Nørregaard 和 Derczynski，2021） [论文] [数据集]
- HoVer：用于多跳事实提取与声明验证的数据集（Jiang 等，2020）
[论文]
[数据集]
- INFOTABS：将表格作为半结构化数据进行推理（Gupta 等，2020）
[论文]
[数据集]
- TabFact：大规模基于表格的事实核查数据集（Chen 等，2020）
[论文]
[数据集]
- 基于知识图谱中正负证据路径加权的无监督事实核查（Kim 和 Choi，2020）
[论文]
- 立场预测与声明验证：阿拉伯视角（Khouja，2020）
[论文]
[数据集]
- 自动核查维基百科中的声明（Sathe 等，2020）。
[论文]
[数据集]
- FEVER：大规模事实提取与验证数据集（Thorne 等，2018）。
[论文]
[数据集]
- 自动检测虚假新闻（Pérez-Rosas 等，2018）
[论文]
[数据集]
- 撒谎检测器：自动识别欺骗性语言的探索（Mihalcea 和 Strapparava，2009）
[论文]
- 在知识图谱中寻找支持事实核查的路径（Shiralkar 等，2017）
[论文]
[数据集]
- 面向知识图谱事实核查的判别式谓词路径挖掘（Shi 和 Weninger，2016）
[论文]
- 基于知识网络的计算事实核查（Ciampaglia 等，2015） [论文]
操控分类数据集
- “图片，告诉我你的故事！”预测视觉虚假信息的原始元上下文（Tonglet 等，2024）
[论文]
[代码]
- 跨领域音频深度伪造检测：数据集与分析（Li 等，2024）
[论文]
[数据集]
- DF-Platter：多人脸异构深度伪造数据集（Narayan 等，2023）
[论文]
[数据集]
- 检测与定位多模态媒体操纵。（Shao 等，2023）
[论文]
[数据集]
- FakeAVCeleb：一种新型音视频多模态深度伪造数据集（Khalid 等，2021）
[论文]
[数据集]
- 半真半假：部分伪造音频检测数据集（Yi 等，2021）
[论文]
- KoDF：大规模韩语深度伪造检测数据集（Kwon 等，2021）
[论文]
[数据集]
- Celeb-DF：用于深度伪造取证的大规模挑战性数据集（Li 等，2020）
[论文]
[数据集]
- DeeperForensics-1.0：用于现实世界人脸伪造检测的大规模数据集（Jiang 等，2020）
[论文]
[数据集]
- DeepSonar：迈向高效且稳健的AI合成虚假语音检测（Wang 等，2020）
[论文]
- FoR：用于合成语音检测的数据集（Reimao 等，2019）
[论文]
- Phonespoof：用于电话信道欺骗攻击检测的新数据集（Lavrentyeva 等，2019）
[论文]
- 深度伪造检测挑战赛（DFDC）预览数据集（Dolhansky 等，2019） [论文] [数据集]
- PS-Battles 数据集——用于图像操纵检测的图像集合（Heller 等，2018） [论文] [数据集]
- FaceForensics：用于人脸伪造检测的大规模视频数据集（Rossler 等，2018） [论文] [数据集]
脱离上下文分类数据集
- 并非所有假新闻都是文字形式：误导性视频标题的数据集与分析（Sung 等，2023）
[论文]
[数据集]
- COSMOS：利用自监督学习捕捉脱离上下文的虚假信息（Aneja 等，2023）
[论文]
[代码]
[数据集]
- Factify 2：多模态假新闻与讽刺新闻数据集（Suryavardan 等，2023） [论文] [数据集]
- InfoSurgeon：跨媒体细粒度信息一致性检查用于假新闻检测（Fung 等，2021）
[论文]
[数据集]
- NewsCLIPpings：自动生成功能脱离上下文的多模态媒体（Luo 等，2021）
[论文]
[数据集]
- 检测跨模态不一致以防御神经网络生成的假新闻（Tan 等，2020）
[论文]
[数据集]
- 利用跨模态实体一致性指标对真实世界新闻进行多模态分析（Müller-Budack 等，2020）
[论文]
[数据集]
- 深度多模态图像再利用检测（Sabir 等，2018）
[论文]
[数据集]
- 利用图像与文本联合嵌入评估多媒体语义完整性（Jaiswal 等，2017）
[论文]
共享任务
- AVeriTec 共享任务 [第7届 FEVER 研讨会]
- 事实提取与验证（FEVER）共享任务 [第5届 FEVER 研讨会]
- 带有表格的语句验证与证据查找（SEM-TAB-FACT）[Wang 等，2021年]
- SciFact 主张验证 [Wadden 等，2020年]
- Fakeddit 多模态假新闻检测挑战赛 [Nakamura 等，2020年]
- SemEval-2019 任务7：RumourEval，确定谣言的真实性及对谣言的支持度 [Gorrell 等，2019年]
- SemEval-2019 任务8：社区问答论坛中的事实核查 [Mihaylova 等，2019年]
- 对假新闻挑战赛立场检测任务的回顾性分析 [Hanselowski 等，2018年]
- 事实提取与验证（FEVER）共享任务 [Thorne 等，2018年]
- SemEval-2017 任务8：RumourEval：确定谣言的真实性及对谣言的支持度 [Derczynski 等，2017年]
- 假新闻挑战赛（FNC-1）[Pomerleau 和 Rao，2017年]
模型
声称检测与提取
- 破解谣言：一种意图感知的层次化对比学习多任务学习方法（Yang等，2024）
[论文]
- 基于大语言模型增强语义挖掘的假新闻检测（Ma等，2024）
[论文]
- 面向事实核查的文档级声称提取与去情境化（Deng等，2024）
[论文]
- 基于强化微调的大语言模型联合立场检测与谣言辟谣（Yang等，2024）
[论文]
[代码]
- 通过提示与扩散揭示观点演变以进行短视频假新闻检测（Zong等，2024）
[论文]
- 从怀疑到接受：模拟对假新闻的态度动态（Liu等，2024）
[论文]
- 用于假新闻检测的异构子图Transformer（Zhang等，2024）
[论文]
- 语义演化增强的图自编码器用于谣言检测（Tao等，2024）
[论文]
- T3RD：社交媒体上谣言检测的测试时训练（Zhang等，2024）
[论文]
[代码]
- 结合合成过采样的双图网络用于社交媒体上的不平衡谣言检测（Lu等，2024）
[论文]
- 基于深度强化学习的社会网络谣言缓解（Su等，2024）
[论文]
- 适应大语言模型时代的假新闻检测（Su等，2024）
[论文]
[代码]
- 新闻媒体来源画像的交互式框架（Mehta等，2024）
[论文]
[代码]
- CMA-R：用于解释谣言检测的因果中介分析（Tian等，2024）
[论文]
[代码]
- Style-News：结合风格化新闻生成与对抗验证的神经网络假新闻检测（Wang等，2024）
[论文]
- 用于多模态假新闻检测的强化自适应知识学习（Zhang等，2024）
[论文]
- 基于神经符号推理揭示多模态假新闻中的隐性欺骗模式（Dong等，2024）
[论文]
[代码]
- 传播树并不深：用于谣言检测的自适应图对比学习方法（Cui等，2024）
[论文]
- 频谱在多模态表征与融合中更有效：一种多模态频谱谣言检测器（Lao等，2024）
[论文]
[代码]
- GAMC：一种基于掩码图自编码器的无监督假新闻检测方法（Yin等，2024）
[论文]
- 利用网络效应缓解假新闻：通过自我模仿学习选择辟谣者（Xu等，2024）
[论文]
[代码]
- 恶意行为者，良师益友：探索大语言模型在假新闻检测中的作用（Hu等，2024）
[论文]
[代码]
- 基于逻辑推理的可解释多模态虚假信息检测（Liu等，2023）
[论文]
[代码]
- 两个脑袋胜过一个：通过与邻居相关联提升假新闻视频检测效果（Qi等，2023）
[论文]
[代码]
- 从过去学习，为未来进化：预测时间趋势以辅助假新闻检测（Hu等，2023）
[论文]
[代码]
- 多模态假新闻检测中的因果干预与反事实推理（Chen等，2023）
[论文]
- MetaAdapt：基于元学习的领域自适应少样本虚假信息检测（Yue等，2023）
[论文]
[代码]
- 基于传播结构的零样本谣言检测（Lin等，2023）
[论文]
- 基于对比学习和交叉注意力的无监督跨域谣言检测（Ran等，2023）
[论文]
- 拉远视角观察：面向假新闻检测的新闻环境感知（Sheng等，2022）
[论文]
[代码]
- DDGCN：用于社交媒体上谣言检测的双动态图卷积网络（Sun等，2022）
[论文]
- 基于声明引导的层次化图注意力网络在Twitter上的谣言检测（Lin等，2021）
[论文]
- STANKER：基于层级粒度注意力掩码BERT的堆叠网络用于社交媒体上的谣言检测（Rao等，2021）
[论文]
[代码]
- 不一致性很重要：一种知识引导的双不一致性网络用于多模态谣言检测（Sun等，2021）
[论文]
[代码]
- 社交媒体上谣言识别的主动学习（Farinneya等，2021）
[论文]
- 朝着传播不确定性迈进：边缘增强的贝叶斯图卷积网络用于谣言检测（Wei等，2021）
[论文]
[代码]
- 具有对抗意识的谣言检测（Song等，2021）
[论文]
[代码]
- 学习解耦潜在主题以对Twitter上的谣言真实性进行分类（Dougrez-Lewis等，2021）
[论文]
[代码]
- 为假新闻检测挖掘双重情感（Zhang等，2021）
[论文]
[代码]
- 将值得核查的声明检测视为正类未标注学习（Wright和Augenstein，2021）
[论文]
[代码]
- 利用微博对话结构检测谣言（Li等，2020）
[论文]
- 使用树形Transformer在Twitter上辟谣（Ma等，2020）
[论文]
- VRoC：基于文本的变分自编码器辅助多任务谣言分类器（Cheng等，2020）
[论文]
[代码]
- 基于图结构对抗学习的社交媒体谣言检测（Yang等，2020）
[论文]
- 通过关注用户互动实现微博中可解释的谣言检测（Khoo等，2020）
[论文]
[代码]
- 基于双向图卷积网络的社交媒体谣言检测（Bian等，2020）
[论文]
[代码]
- 假新闻早期检测：一种理论驱动的模型（Zhou等，2020）
[论文]
- MVAE：用于假新闻检测的多模态变分自编码器（Khattar等，2019）
[论文]
[代码]
- 使用几何深度学习检测社交媒体上的假新闻（Monti等，2019） [论文]
- 基于树状递归神经网络在Twitter上检测谣言（Ma等，2018）
[论文]
[代码]
- 基于层次社交注意力网络的谣言检测（Guo等，2018）
[论文]
- 一种结合启发式方法和监督学习的混合识别系统，用于检测值得核查的声明（Zuo等，2018） [论文]
- 用于谣言分析的简单开放式立场分类（Aker等，2017）
[论文]
- NileTMRG参加SemEval-2017任务8：确定Twitter上谣言及其真实性支持（Enayet和El-Beltagy，2017）
[论文]
- Turing参加SemEval-2017任务8：使用分支LSTM的顺序方法进行谣言立场分类（Kochkina等，2017）
[论文]
- 自动识别热门Twitter话题中的假新闻（Buntain和Golbeck，2017）
[论文]
- 使用循环神经网络从微博中检测谣言（Ma等，2016）
[论文]
[数据集]
判决预测
真实性分类
基于多阶段重排序的事实核查证据检索（Malviya 等，2024） [论文]
证据检索几乎是事实核查的全部所需（Zheng 等，2024） [论文]
MetaSumPerceiver: 面向事实核查的多模态多文档证据摘要（等，2024） [论文]
Event-Radar: 事件驱动的多视角学习用于多模态假新闻检测（等，2024） [论文]
用于假新闻检测的统一证据增强推理框架（Wu 等，2024） [论文]
以自然语言为中心的推理网络用于多模态假新闻检测（Zhang 等，2024） [论文]
从生成到澄清：ChatGPT 在假新闻泥潭中的历程（Huang 等，2024） [论文]
MSynFD: 多跳语法感知的假新闻检测（Liang 等，2024） [论文]
Self-Checker: 用于大型语言模型事实核查的即插即用模块（Li 等，2024） [论文]
对话中的自动化事实核查：是否需要专用模型？（Chamoun 等，2023） [论文]
Claim-Dissector: 具有联合重排序和真实性预测的可解释事实核查系统（Fajcik 等，2023） [论文] [代码]
反事实去偏用于事实核查（Xu 等，2023） [论文]
自举式多视图表示用于假新闻检测（Ying 等，2023） [论文]
变焦问题生成用于事实核查（Ousidhoum 等，2022） [论文]
ProoFVer: 基于自然逻辑定理证明的事实核查（Krishna 等，2022） [论文]
向细粒度推理迈进：用于假新闻检测（Jin 等，2022） [论文]
一起学习的学生学得更好：关于集体知识蒸馏在事实核查领域迁移中的重要性（Mithun 等，2021） [论文]
面向知识密集型任务的多任务检索（Maillard 等，2021） [论文]
统一双重视角认知模型用于可解释主张核查（Wu 等，2021） [论文]
探索使用T5进行列表式证据推理用于事实核查（Jiang 等，2021） [论文]
多模态融合与协同注意力网络用于假新闻检测（Wu 等，2021） [论文]
语言模型能充当事实核查员吗？（Lee 等，2020）。 [论文]
基于语义级图进行事实核查的推理（Zhong 等，2020）。 [论文]
LogicalFactChecker: 利用逻辑运算结合图模块网络进行事实核查（Zhong 等，2020）。 [论文]
Scrutinizer: 一种混合式大规模数据驱动主张核查方法（Karagiannis 等，2020） [论文] [代码]
Team DOMLIN: 利用证据增强参加FEVER共享任务（Stammbach和Neumann，2019）。 [论文] [代码]
句子级证据嵌入用于主张核查与层次化注意力网络（Ma 等，2019）。 [论文]
仅凭谣言立场能否预测真实性？（Dungs等，2018）。 [论文]
不同色调：分析假新闻与政治事实核查中的语言（Rashkin等，2017）。 [论文]
操控分类
脱离上下文分类
- 基于多模态大语言模型从合成数据中学习的多模态虚假信息检测（Zeng 等，2024）
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- 利用模态特异性特征进行多模态操控检测与定位（Wang 等，2024）
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理由生成
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教程
- 防范与检测大型语言模型生成的虚假信息 [Liu 等，SIGIR 2024]
- 事实核查、假新闻、宣传与媒体偏见：后真相时代的求真之旅 [Nakov 和 Da San Martino，EMNLP 2020]。
- 利用 NLP 检测与化解谣言和虚假信息 [Derczynski 和 Zubiaga，COLING 2020] [幻灯片]。
- 事实核查：理论与实践 [Dong 等，KDD 2018]。
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