剑桥大学计算机科学与技术系 发布 TSVER 数据集, 应用在 事实核查、时间序列分析 领域

剑桥大学计算机科学与技术系 本次发布的数据集 TSVER, TSVER是一个新的基准数据集，用于评估基于时间序列证据的事实核查系统的性能。该数据集包含287条来自38个事实核查组织的真实世界声明，以及一个包含400个时间序列的精选数据库，覆盖了广泛的领域。每个声明都与所有相关时间序列的时间框架进行了标注，并附有反映证据如何用于得出判决的判决和理由。使用LLM辅助的多步标注过程，我们提高了标注质量，并在判决上达到了κ =0.745的标注者间协议。我们还开发了一个基准，用于验证基于时间序列证据的声明，并表明即使是像Gemini-2.5-Pro这样的最先进的推理模型也面临着挑战，在判决上达到了63.37的准确率，在证据理由上达到了48.63的Ev2R得分。

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