辩论不言而喻：用于半真半假检测的角色锚定多智能体推理

半真半假的说法，即事实正确但由于省略上下文而具有误导性的说法，仍然是专注于明显谎言的事实验证系统的盲点。解决这种基于遗漏的操纵不仅需要对所​​说的内容进行推理，还需要对未说的内容进行推理。我们提出了 RADAR，一种角色锚定的多主体辩论框架，用于在现实、嘈杂的检索下进行遗漏感知的事实验证。 RADAR 为政治家和科学家分配了互补的角色，他们在中立法官的主持下对共享的检索证据进行对抗性推理。双阈值提前终止控制器自适应地决定何时达到足够的推理以发布判决。实验表明，RADAR 在数据集和骨干网中始终优于强大的单代理和多代理基线，提高了遗漏检测的准确性，同时降低了推理成本。这些结果表明，基于角色的、基于检索的辩论与自适应控制是发现事实验证中缺失的上下文的有效且可扩展的框架。代码可在 https://github.com/tangyixuan/RADAR 获取。