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通过通用语言模型实现的检测纠正结构用于语法错误校正
本研究介绍一种名为 DeCoGLM 的综合检测和纠错结构,通过使用 General Language Model (GLM) 为基础,提供了在单个模型中进行多任务学习的方法,并表明该结构在大型语言模型中的有效性,为语法纠错提供了一个有前途的
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a month ago
面向问题类型的复制损失增强框架 —— 面向答案不可知的神经问题生成
本研究旨在研究对于给定句子但不提供答案的自动生成问题的策略,其中包括预测问题类型和复制机制等。经过实验比较,本研究的综合模型表现更佳,达到 SQuAD BLEU-4 分数 13.9,并经过人工评估证明所生成问题的质量较高。
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4 years ago
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