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EMNLP
利用 LLMs 深入挖掘长文档问答中的话语结构
通过利用文档中普遍存在的话语结构,我们提出了一套技术方法,创造出文档的简洁表示形式,从而更全面地理解和分析不同部分之间的关系。我们保留了最佳零射击方法性能的 99.6%,同时仅处理了最佳方法在信息查询证据检索设置中使用的总令牌数量的 26%
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7 months ago
EMNLP
强大长文摘要化还有多远?
本文通过对长文档的人工精细注释对抽象大纲概述系统进行了评估,并显示了 ROUGE 在长文档摘要内容相关性评估方面的优越性,并提出了发展事实一致性度量的方向。最后,我们发布了我们注释的长文档数据集,希望能为更广泛的概述设置开发度量做出贡献。
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2 years ago
EMNLP
RoR:长文档机器阅读理解中的逐字阅读
提出 RoR 方法,从块到文档扩展阅读范围,它包括块阅读器和文档阅读器,并且在两个基准测试 QuAC 和 TriviaQA 上进行的大量实验表明了 RoR 对于长文档阅读的有效性。
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3 years ago
EMNLP
有限内存神经网络实现长文档指代消解
本文提出了一种基于内存增强神经网络的长文档共指消解方法,通过仅跟踪少量数量的实体,保证了线性运行时间,并且在 OntoNotes 和 LitBank 数据集上表现优异,同时学习到一种优秀的内存管理策略。
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4 years ago
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