本文概述了一个基于深度学习的框架，用于从文本数据中识别和分类事实。该框架使用卷积神经网络和循环神经网络来提取文本特征，并使用线性分类器对事实进行分类。该框架在多个数据集上进行了评估，并显示出在准确性和效率方面优于其他现有方法。此外，该框架还能够生成一个解释器，该解释器可以对预测背后的推理过程提供洞察。该框架可用于各种自然语言处理任务，例如事实验证、问答和摘要。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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