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多语言 FActScore 分析
对 FActScore 在线性多语言模型生成的长文本进行研究，发现不同语言中的 LLMs 在事实提取和事实评分任务中表现出不同行为，并且知识源对 FActScore 的估计质量起着重要作用。使用维基百科作为知识源可能会阻碍中小资源语言长文本
PDF14 days ago
混合粒度：优化用于检索增强生成的分块粒度
通过将来自不同参考数据源的信息整合在一起，我们提出了一种动态确定知识数据库最佳粒度的方法，并且在预测上游任务性能时表现良好。
PDFa month ago
从本地到全球：一种面向查询的图形 RAG 方法进行摘要
使用图形增强生成（Graph RAG）方法结合知识源和查询集中的总结方法，能够在大规模语言模型中回答关于私人文档集合的全局问题，提高生成答案的完整性和多样性。
PDF2 months ago
FASTTRACK：快速准确的 LLMs 事实追踪
FASTTRACK 是一种利用大型语言模型（LLMs）验证查询的支持证据并对训练数据库进行聚类以追踪事实的新方法，实验证明 FASTTRACK 在准确性和效率方面明显优于现有方法。
PDF2 months ago
EMNLP丰富的知识来源会带来复杂的知识冲突：重新校准模型以反映冲突的证据
本论文探讨了问题回答模型如何使用丰富的知识源，同时我们模拟了知识冲突并发现检索性能对模型所依赖的知识源有很大影响，我们发现当前的模型大多依赖非参数化知识。为解决此问题，我们在本论文中提出了一项新的校准研究，以避免在检索出多个冲突答案选项时，
PDF2 years ago
AAAI临床诊断推理的压缩记忆网络
通过利用维基百科作为知识源，提出了一种使用电子健康记录中记录的自由文本医疗笔记进行医学诊断的新模型 —— 紧凑记忆神经网络（C-MemNNs）。在 MIMIC-III 数据集上的实验证明，该模型是预测复杂临床场景下最可能诊断的最佳选择之一。
PDF8 years ago