1. 论文研究目标：领域难题与科学假设
The digital age has been marked by the rise and spread of online misinformation, which has neg-ative societal consequences, especially when re-lated to public health (van der Linden, 2022). Fact verification (FV) has emerged as an automated ap-proach for addressing the increasing rate of decep-tive content promulgated online (Das et al., 2023; Schlichtkrull et al., 2023a).
While these methods have been tested for encyclope-dic claims, exploration on domain-specific and realistic claims is missing. In this work, we apply an iterative FV system on three medi-cal fact-checking datasets and evaluate it with multiple settings, including different LLMs, ex-ternal web search, and structured reasoning us-ing logic predicates.
事实核查数据集 (Fact Verification Datasets): 百科全书式数据集 (Encyclopedic Datasets): 如 FEVER, HOVER, FEVEROUS，主要关注从 Wikipedia 等知识库中构建的声明。 领域特定数据集 (Domain-Specific Datasets): 近年来兴起，关注科学、医学、气候变化、计算机科学等特定领域的事实核查，例如 SCIFACT, HEALTHFC, COVERT, Climate-Fever 等。本论文的研究正是基于医疗领域的特定数据集。 真实世界虚假信息数据集 (Real-world Misinformation Datasets): 关注更贴近实际应用场景的虚假信息核查，如 Schlichtkrull et al., Glockner et al. 的工作。
事实核查方法 (Fact Verification Approaches): 传统三阶段流水线方法 (Traditional Three-Part Pipeline): 包括文档检索 (Document Retrieval)、证据抽取 (Evidence Extraction) 和 结论预测 (Verdict Prediction)。 基于大型语言模型的迭代式方法 (Iterative LLM-based Methods): 利用 LLM 的多轮对话能力和推理能力，将事实核查视为一个逐步深入的问题解决过程。例如： 变焦问题 (Varifocal Questions): Ousidhoum et al., 2022 Wh-问题辅助验证 (Wh-questions to aid verification): Rani et al., 2023 步步深入的提示 (Step-by-step prompting): Zhang and Gao, 2023 程序引导的推理 (Program-guided reasoning): Pan et al., 2023b 本论文提出的系统 也属于此类，并在此基础上进行了扩展和创新。
Andreas Vlachos: 在事实核查领域有多项重要研究，尤其在数据集构建和方法探索方面贡献突出，例如 FEVER 数据集的主要作者之一。 Michael Sejr Schlichtkrull: 关注真实世界虚假信息核查，AVeriTeC 数据集作者之一。 Preslav Nakov: 在多语言和可解释的事实核查方面有研究，QACheck 系统的作者之一。 Isabelle Augenstein: 关注大型语言模型时代的事实性挑战和机遇。 Florian Matthes: 本论文的作者之一，在领域特定事实核查，特别是医疗领域有持续研究。
2. 创新思路、方法与模型：步步深入的验证之路
谓词生成 (Predicate Generation): 针对输入的医疗健康声明，系统首先利用 LLM 生成 谓词 (predicate)，以结构化的方式表示声明的核心信息。例如，对于声明 "A mutation in HNF4A leads to an increased risk of developing diabetes by the age of 14 years." (HNF4A 突变导致 14 岁前患糖尿病风险增加)，系统生成了 OnsetAge(diabetes, 14) (糖尿病发病年龄为 14 岁) 和 IncreaseRisk(HNF4A mutation, diabetes) (HNF4A 突变增加糖尿病风险) 两个谓词。谓词的引入旨在将自然语言声明转化为更易于推理和检索的结构化形式。 问题生成 (Question Generation): 基于原始声明和生成的谓词 (可选)，系统利用 LLM 生成一系列 探究式问题 (inquisitive questions)，以逐步获取验证声明所需的更多背景知识和证据。例如，针对上述 HNF4A 突变与糖尿病风险的声明，系统生成了以下问题： Q1. What is HNF4A? (什么是 HNF4A？) Q2. How does HNF4A affect insulin production? (HNF4A 如何影响胰岛素生成？) Q3. What conditions are linked to mutations in HNF4A? (哪些疾病与 HNF4A 突变有关？) Q4. What is the age of onset for MODY diabetes associated with HNF4A mutations? (与 HNF4A 突变相关的 MODY 糖尿病的发病年龄是多少？) 这些问题旨在从不同角度挖掘与声明相关的证据，涵盖定义、机制、关联疾病、发病年龄等多个方面。 问题回答 (Question Answering) / 证据检索 (Evidence Retrieval): 针对生成的问题，系统利用 外部搜索引擎 (External Search) (论文中使用 DuckDuckGo) 或 内部知识库 (Internal Knowledge) (即 LLM 自身蕴含的知识) 进行证据检索。检索到的证据以 答案形式 (Question Answering) 呈现，例如： HNF4A is a Protein Coding gene. (HNF4A 是一个蛋白质编码基因。) It controls the expression of genes involved in glucose-stimulated insulin secretion. (它控制参与葡萄糖刺激胰岛素分泌的基因表达。) Mutations can cause maturity-onset diabetes of the young (MODY). (突变可导致青年起病的成年型糖尿病 (MODY)。) HNF4A-MODY typically results in diabetes presenting in adolescence (median, 13.8 years) (HNF4A-MODY 通常导致青春期发病的糖尿病 (中位数 13.8 岁)。) 通过搜索引擎或 LLM 自身知识库，系统能够获取支持或反驳声明的证据。
推理 (Reasoning): 系统接收到问题和对应的答案 (证据) 后，利用 推理模块 (Reasoning Module) (基于 LLM) 判断当前证据是否足以做出结论。如果证据充分，系统预测声明的 结论 (Verdict) (SUPPORTED 支持 或 REFUTED 反驳) 并生成 解释 (Explanation)。如果证据不足，系统将继续生成新的问题，重复上述步骤，直到收集到足够的证据。在本研究中，系统最多生成 5 个后续问题。
迭代性： 系统不是一次性完成事实核查，而是通过多轮问题生成、证据检索和推理，逐步深入地验证声明。这种迭代的方式更符合人类的认知过程，能够处理需要多方面证据支持的复杂声明。 解释性： 由于验证过程是步步深入的，每一步都生成了问题、答案和中间推理结果，因此整个验证过程是 可追踪 (traceable) 和 可解释 (interpretable) 的。用户可以通过查看问题-答案对以及最终的解释，理解系统做出判断的依据。
更强的证据挖掘能力： 传统方法通常依赖于预先选择的证据片段，可能遗漏重要的背景知识。而迭代式系统通过生成探究式问题，能够主动挖掘更多相关证据，尤其是在医疗领域这种知识密集型场景下，优势更加明显。 更好的可解释性： 传统方法通常是 "黑箱" 模型，难以解释其决策过程。而迭代式系统通过问题-答案链条和最终解释，提供了更清晰的推理路径，增强了用户对系统判断的信任感。 更灵活的推理方式： 系统可以根据声明的复杂程度，动态调整验证的深度。对于简单的声明，可能只需少量几轮迭代即可完成验证；对于复杂的声明，则可以进行更深入的挖掘和推理。 引入谓词逻辑 (Predicate Logic) 的结构化推理 (Structured Reasoning): 实验中探索了将 谓词逻辑 (Predicate Logic) 融入系统的方法，通过生成结构化的谓词，可以更精确地指导问题生成和证据检索，并为最终的结论预测提供结构化的推理依据。虽然在某些情况下谓词逻辑带来了性能提升，但也发现其对非正式语言的声明处理效果有限。
The system we develop in this work is mainly inspired by QACheck (Pan et al., 2023a) and its FV components. We expand that system by intro-ducing novel prompts, additional chain-of-thought reasoning, amplify evidence retrieval with an on-line search engine, and experiment with structured reasoning in the form of logic predicates.
新的提示 (Novel Prompts): 为了更好地引导 LLM 进行问题生成、推理和结论预测，论文设计了专门的提示 (prompts)。这些提示的具体内容在附录中给出 (Figures 2-7)。 链式思考推理 (Chain-of-Thought Reasoning): 利用 LLM 的链式思考能力，逐步进行推理，提高验证的准确性和可解释性。 在线搜索引擎 (Online Search Engine): 引入 DuckDuckGo 搜索引擎，增强证据检索能力，特别是针对开放领域 (open-domain) 的医疗健康声明。 结构化推理 (Structured Reasoning) 与谓词逻辑 (Predicate Logic): 尝试将谓词逻辑融入系统，提升推理的精确性和结构化程度。
3. 实验验证：数据集、设计与结果分析
基线系统 (Baseline System): 使用传统的三阶段流水线方法作为基线系统，以便对比步步深入系统的性能提升。基线系统采用了语义搜索 (semantic search) 进行文档检索和证据抽取，使用 DeBERTa-v3 模型进行结论预测 (基于自然语言推理 NLI 任务)。 步步深入系统 (Step-by-Step System): 论文提出的迭代式系统，主要测试了以下不同配置： 知识来源 (Evidence Source): 内部知识 (internal): 仅使用 LLM 自身蕴含的知识作为证据来源。 外部网络搜索 (whole web): 使用 DuckDuckGo 搜索引擎检索网络信息作为证据来源。
结构化推理 (Structured Reasoning): 不使用谓词 (without predicates): 系统不生成和使用谓词。 使用谓词 (with predicates): 系统生成和使用谓词进行问题生成和推理。
基础 LLM (Base LLM): 对比了三种不同的 LLM 作为系统的核心模型： GPT-4o-mini (OpenAI): 来自 OpenAI 的模型，具有良好的推理能力。 Mixtral 8x7B (Mistral AI): 开源的混合专家模型 (mixture-of-experts architecture)，性能优秀。 LLaMa 3.1 (70B) (Meta): Meta 最新发布的开源大型模型。
数据集 (Datasets): 使用了三个医疗健康领域的事实核查数据集： SCIFACT: 包含从医学论文摘要中提取的生物医学声明，专家撰写，旨在帮助研究人员验证科学假设。共 693 条声明。 HEALTHFC: 包含日常健康相关的用户提问，涵盖营养、免疫系统、心理健康等主题，由医疗专家验证。共 327 条声明。 COVERT: 包含 Twitter 上关于 COVID-19 的健康相关声明，旨在模拟真实世界的虚假信息检测场景。共 264 条声明。
评估指标 (Evaluation Metrics): 使用 二元精确率 (Precision)、召回率 (Recall) 和 F1 值 (F1 score) 作为评估指标。由于数据集原始标注中包含 "信息不足 (Not Enough Information, NEI)" 类别，为简化问题，实验中只考虑 "支持 (SUPPORTED)" 和 "反驳 (REFUTED)" 两类声明。
步步深入系统性能提升显著 (Improvement): Table 1 的结果清晰地表明，步步深入的事实核查系统在三个数据集上都显著优于传统的三阶段流水线方法。 特别是 F1 值 提升明显，例如，在 HealthFC 数据集上，GPT 4o-mini 系统 (whole web) 的 F1 值达到了 87.6，而三阶段流水线系统 (whole web) 的 F1 值仅为 72.3，提升了 15.3 个百分点。 As seen in Table 1, the step-by-step verification systems considerably improved the final F1 performance on all three datasets, es-pecially precision values. The first GPT system im-proved the F1 performance by +4.3 on HealthFC, +3.4 on CoVERT, and +4.9 on SciFact, which is a major improvement when compared to the tradi-tional pipeline using single-turn verification. This answers our main research question. 外部知识 vs. 内部知识 (Internal vs. External Knowledge): 实验结果显示，对于 SCIFACT 数据集，使用外部网络搜索作为知识来源，系统性能更优。 这表明 SCIFACT 数据集中的声明更依赖于在线的生物医学研究知识。而对于 HEALTHFC 和 COVERT 数据集，内部知识 (LLM 自身知识库) 在某些情况下甚至超越了外部网络搜索。 这表明 LLM 已经编码了大量的医疗健康知识，能够有效处理日常健康相关的声明。 Utilizing web search improved the performance in all cases for SciFact, showing that this dataset worked better when grounded to biomedical studies found on-line. For the other two datasets, which contain common health claims, there were instances where internal knowledge of LLMs even outperformed the web search. 谓词逻辑的影响 (Predicate Logic): 实验结果表明，在 GPT 系统中引入谓词逻辑，对 HealthFC 数据集的性能提升最为显著。 使用谓词的 GPT 系统在 HealthFC 数据集上达到了最高的 F1 值 81.7。这说明谓词逻辑有助于系统更精确地获取证据，尤其是在处理结构化程度较高的声明时。然而，对于 COVERT 数据集，谓词逻辑反而导致了召回率下降，可能是因为 COVERT 数据集中的声明语言更非正式，生成的谓词质量不高，反而影响了证据检索。 Predicate Logic. The next experiment incorpo-rated first-order-logic predicates into the FV pro-cess. In the GPT system, this resulted in the best overall performance for HealthFC, ending at 81.7 F1 (+5.2 improvement to baseline, +1 to without predicates). 不同 LLM 的表现 (Choice of LLMs): GPT-4o-mini 在整体性能上表现最佳。 Table 2 展示了不同 LLM 生成的问题示例，GPT 生成的问题更通用和简洁，而 LLaMa 和 Mixtral 生成的问题更具体和深入。虽然更具体的问题可能更贴合声明，但也可能导致证据检索过程更容易引入噪音。 Overall, GPT-40-mini came out on top as the best LLM for the task. Table 2 shows an example of generated questions for all three LLMs for different claims. It is evident that GPT gives the most gen-eral and simplest questions, whereas LLaMa and Mixtral provide more specific and detailed ques-tions.
4. 论文贡献与业界影响：技术突破与商业机遇
证实了迭代式 LLM 系统在领域特定事实核查任务上的优越性： 实验结果明确表明，相较于传统的三阶段流水线方法，步步深入的系统在医疗健康声明的事实核查任务中取得了显著的性能提升，尤其在精度方面。这证明了 LLM 的多轮对话和推理能力在处理复杂领域知识密集型任务时的潜力。 深入分析了知识来源、结构化推理等因素的影响： 论文系统地研究了外部网络搜索、内部知识库和谓词逻辑等因素对系统性能的影响，为系统优化提供了重要的经验证据。例如，发现外部知识对科学性声明更重要，而内部知识对日常健康声明也很有价值；谓词逻辑在一定程度上可以提升性能，但也需要根据具体场景谨慎使用。 构建了可解释的事实核查系统： 步步深入的方法本身就具有良好的可解释性，通过问题-答案链条和最终解释，用户可以理解系统的推理过程，增强了系统的透明度和可信度。 推动了医疗健康领域事实核查研究的发展： 论文首次将迭代式 LLM 系统应用于医疗健康领域，并取得了积极成果，为该领域的进一步研究提供了新的方向和思路。
医疗虚假信息治理 (Medical Misinformation Governance): 该技术可以应用于在线医疗信息平台、社交媒体平台、新闻媒体 等，自动检测和标记医疗健康领域的虚假信息，减少其传播，维护公众健康。 辅助医疗专业人员 (Assisting Medical Professionals): 医生和研究人员可以利用该系统快速验证医疗健康声明的真实性，辅助临床决策和科学研究。例如，验证新的治疗方法、药物疗效、疾病风险因素等。 提升医疗健康类 AI 产品 (Enhancing Medical AI Products): 可以将该技术集成到医疗健康聊天机器人、智能问诊系统、健康知识图谱 等产品中，提高其内容生成的 准确性 (accuracy) 和 可信度 (reliability)，避免传播错误信息。 支持药物研发和临床试验 (Supporting Drug Discovery and Clinical Trials): 研究人员可以利用该系统快速检索和验证相关的医学文献和研究成果，加速药物研发和临床试验进程。 健康科普与教育 (Health Popularization and Education): 该技术可以用于开发高质量的健康科普内容，并对已有的科普内容进行 事实核查，确保信息的准确性和权威性，提升公众的健康素养。
开发面向医疗机构和健康平台的虚假信息检测与预警系统： 提供 SaaS 服务，帮助客户自动识别和处理医疗健康领域的虚假信息。 将事实核查技术集成到现有医疗健康 AI 产品中： 例如，与医疗聊天机器人、智能问诊系统等厂商合作，提升产品的内容质量和用户信任度。 为制药企业、医疗器械公司等提供医学文献和研究成果的快速验证服务： 帮助企业加速研发进程，降低风险。 开发面向公众的健康信息核查工具或平台： 帮助用户辨别网络上的健康信息真伪，提升健康素养。 提供基于事实核查技术的健康科普内容生成和审核服务： 帮助健康科普机构和媒体生产高质量、可信赖的健康信息。
深入理解步步深入的事实核查流程和关键技术： 例如问题生成、证据检索、推理模块的设计与实现，以及谓词逻辑的应用。 关注大型语言模型 (LLM) 在事实核查领域的最新进展： 持续学习和掌握最新的 LLM 技术，探索如何将其应用于医疗健康领域的事实核查。 研究如何构建高质量的医疗健康知识库和搜索引擎： 高质量的知识库和搜索引擎是事实核查系统的基础，需要深入研究如何构建和维护。 探索如何提升事实核查系统的可解释性和用户体验： 可解释性是医疗领域应用的关键，需要研究如何将复杂的推理过程以用户友好的方式呈现出来。 关注医疗健康领域的数据安全和隐私保护问题： 在应用事实核查技术时，需要严格遵守相关法规，保护用户数据安全和隐私。
5. 未来研究方向与挑战：技术演进与投资热点
更精细的问题生成 (Refined Question Generation): 论文指出，系统有时会生成过于深入或不够全面的问题，导致证据检索效率降低或遗漏关键证据。未来研究可以探索更智能、更精准的问题生成策略，例如，根据声明的类型和复杂程度，动态调整问题生成的方向和深度。 知识冲突处理 (Knowledge Conflict Resolution): 论文发现，当 LLM 的内部知识与检索到的外部证据存在冲突时，系统可能会做出错误的判断。未来研究需要探索更有效的知识冲突解决机制，例如，引入置信度评估、多源证据融合等方法。 处理 "信息不足 (Not Enough Information)" 的声明 (Handling NEI Claims): 论文为了简化评估，暂时忽略了 "信息不足" 类型的声明。但 "信息不足" 在事实核查中也是一种重要的结论，尤其是在科学研究领域，许多问题可能尚未有定论。未来研究需要探索如何更有效地处理这类声明，例如，通过更深入的证据挖掘、专家知识库的引入等。 用户视角与个性化解释 (User Perspectives and Personalized Explanation): 论文指出，最终的解释生成应该考虑不同用户的视角和需求。未来研究可以探索如何根据用户的背景知识、偏好等信息，生成更个性化、更易理解的解释。 结构化知识源的利用 (Leveraging Structured Knowledge Sources): 论文未来工作方向之一是 "expand the system to leverage structured knowledge sources like knowledge graphs"。知识图谱 (Knowledge Graph, KG) 能够提供更结构化、更丰富的知识表示，有助于提升证据检索和推理的效率和准确性。例如，利用医学知识图谱，可以更有效地回答关于疾病、药物、基因等实体和关系的问题。 形式化证明生成 (Formal Proof Generation): 论文还提到 "use methods like formal proof generation (Strong et al., 2024)" 作为未来的研究方向。形式化证明能够提供更严谨、更可靠的推理过程，增强系统判断的公信力，尤其在医疗领域这种对准确性要求极高的场景下，具有重要意义。 多模态信息融合 (Multi-modal Information Fusion): 当前的系统主要处理文本信息，但医疗健康领域也存在大量的图像、视频等 多模态 (multi-modal) 信息，例如医学影像、手术视频、健康科普动画等。未来研究可以探索如何将多模态信息融入事实核查系统，提升其应用范围和能力。 领域知识的持续学习与更新 (Continuous Learning and Updating of Domain Knowledge): 医疗健康知识更新迭代速度快，系统需要具备持续学习和更新领域知识的能力，以保证事实核查的及时性和准确性。
更先进的 LLM 和推理模型： 持续发展更强大、更智能的 LLM，提升其在领域知识理解、推理能力和问题生成方面的性能。 医疗健康知识图谱构建与应用： 构建大规模、高质量的医疗健康知识图谱，并将其应用于事实核查、智能问答、辅助决策等领域。 可解释性 AI (Explainable AI, XAI) 技术在医疗领域的应用： 发展更有效的 XAI 技术，提升医疗 AI 系统的透明度和可信度，尤其在事实核查这种对可信度要求高的任务中。 多模态信息处理与融合技术： 研究如何有效处理和融合文本、图像、视频等多种模态的医疗健康信息，构建更全面的事实核查系统。 持续学习与知识更新技术： 开发能够持续学习和更新医疗健康知识的系统，保持知识库的时效性和准确性。 面向特定疾病或健康主题的事实核查工具和平台： 例如，针对癌症、心血管疾病、糖尿病等常见疾病，开发专门的事实核查工具，提供更精准、更专业的服务。 结合区块链技术的健康信息溯源与可信度验证平台： 利用区块链技术，实现健康信息的溯源和可信度验证，从源头上遏制虚假信息的传播。
6. Critical Thinking 视角下的论文不足与缺失
对 "信息不足 (NEI)" 声明的处理简化： 论文为了评估方便，简化了问题，只考虑 "支持" 和 "反驳" 两类结论，忽略了 "信息不足" 这一重要的类别。这在一定程度上限制了研究的完整性和实际应用价值。在真实场景中，很多医疗健康声明可能确实缺乏足够的证据来明确判断真伪， "信息不足" 也是一种合理的结论。 对谓词逻辑的应用效果评估不够深入： 虽然实验结果表明谓词逻辑在 HealthFC 数据集上取得了一定的性能提升，但在 COVERT 数据集上反而降低了性能。论文对这种现象的解释较为初步，对谓词逻辑在不同类型声明和数据集上的适用性，以及如何优化谓词生成和应用策略，还需要更深入的分析和研究。 对不同 LLM 的推理能力差异分析略显不足： 论文观察到不同 LLM (GPT-4o-mini, Mixtral 8x7B, LLaMa 3.1) 在问题生成风格和整体性能上存在差异，但对造成这些差异的深层原因，例如不同模型的知识结构、推理机制等，分析较为简略。更深入地理解不同 LLM 的优缺点，有助于更合理地选择和使用 LLM，并针对性地改进系统。 实验数据集的局限性： 虽然使用了三个医疗健康数据集，但数据集规模相对有限，且可能存在一定的偏差 (bias)。例如，COVERT 数据集主要来源于 Twitter，可能无法完全代表真实世界医疗虚假信息的全貌。更大规模、更多样化、更贴近真实应用场景的数据集，有助于更全面地评估系统的性能和泛化能力。 缺乏与人类专家 (领域专家) 的对比评估： 论文主要与传统的三阶段流水线方法进行对比，缺乏与人类专家 (例如，医生、健康科普专家) 在相同任务上的对比评估。与人类专家的对比，可以更直观地了解系统与人类水平的差距，并为系统改进提供更明确的目标。 对于解释的可信度和有效性验证不足： 论文强调了系统的可解释性，但对于生成的解释是否真正有效、是否能够帮助用户理解系统判断的依据，以及解释本身的可信度，缺乏具体的评估和用户研究。
系统的泛化能力 (Generalization Ability): 论文主要在三个医疗健康数据集上进行了评估，系统在其他医疗健康领域 (例如，罕见病、基因治疗等) 或其他领域 (例如，金融、法律等) 的泛化能力，还需要进一步验证。 系统的鲁棒性 (Robustness): 系统在面对对抗性攻击 (adversarial attack) 或恶意 crafted 的虚假信息时的鲁棒性如何，需要进行测试和评估。 系统的效率和可扩展性 (Efficiency and Scalability): 迭代式系统相比传统方法，计算复杂度更高，效率可能较低。在处理大规模数据或高并发请求时，系统的效率和可扩展性是否能够满足实际应用需求，需要进一步评估和优化。 系统在不同语言环境下的表现： 论文主要针对英文医疗健康声明进行研究，系统在其他语言 (例如，中文、西班牙语等) 环境下的表现如何，需要进行多语言的适配和评估。
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