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dialogue-contextualized model
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针对医疗史采集的对话语境重新排序
本文提出了一种两阶段的重新排序方法,通过使用对话上下文模型重新排序第一阶段问题的候选项来帮助弥合训练 - 推断差距,从而解决了由于现有系统使用间接数据或专家知识开发而导致的模型训练 - 推理鸿沟问题,并发现相对于专家系统,我们所提出的全局重
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a year ago
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