聲稱分解

深度分析

CREDENCE 框架：以 Semantic‑F1 提升聲稱分解與事實查核的語意相似度

自動事實查核需要先把複合句拆成可驗證的原子斷言。研究推出CREDENCE框架，以語意相似度的Semantic‑F1替代Jaccard，並提供規則與LLM自我修復的收斂分析。實驗顯示在三大資料集上提升15‑32個百分點的分數，同時將原子違規率降低最高100%。