Även om mycket arbete i NLP har fokuserat på att helt enkelt bestämma vad ett dokument betyder, måste vi också veta om vi ska tro på det eller inte. Fact-finding algoritmer försöker identifiera "sanningen" bland konkurrerande påståenden i en corpus, men misslyckas med att dra nytta av användarens förkunskaper och antar att sanningen själv är universell och objektiv snarare än subjektiv. Vi introducerar en ram för att införliva förkunskaper i någon factfinding algoritm, uttrycka både allmänna "common-sense" resonemang och specifika fakta som redan är kända för användaren som första ordningen logik och översätta detta till ett traktat linjärt program. Som våra resultat visar, detta tillvägagångssätt expanderar väl till och med stora problem, både minska fel och göra det möjligt för systemet att avgöra sanningen respektive användaren snarare än majoriteten. Dessutom introducerar vi tre nya faktasökningsalgoritmer som kan överträffa befintliga faktafinnare i många av våra experiment.
REF-modell en användares förkunskaper dessutom.
Knowing What to Believe (when you already know something)
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}