omission | BriefGPT - AI 论文速递

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词对齐作为机器翻译的偏好
通过引导基于大型语言模型的机器翻译模型进行更好的词对齐，我们在这项工作中缓解了机器翻译中长期存在的幻觉和遗漏问题，并通过选择困难示例和使用 GPT-4 直接评估模型的性能来验证了所设计的评估方法的合理性和有效性。
PDF2 months ago
定义幻觉的陷阱
尽管自然语言生成（NLG）和大语言模型（LLMs）取得了令人印象深刻的进展，但研究人员对 NLG 评估的重要方面仍不清楚。为了证实这一观点，我检查了数据文本 NLG 中关于幻觉和省略的当前分类，并提出了基于逻辑的这些分类的综合。最后，我强调
PDF6 months ago
基于联合目标的细粒度图像描述生成方法
提出了基于联合目标的创新细粒度图像描述生成模型，结合图像级别和对象级别的视觉特征，通过对象惩罚机制减少描述重复，并引入新的基于对象的评估度量来直观地评估模型在处理描述重复和遗漏问题上的性能。实验结果表明，该方法显著改善了 CIDEr 评估度
PDF10 months ago
朝向细粒度信息：识别翻译错误的类型和位置
本文提出 Fine-Grained Translation Error Detection（FG-TED）任务，并建立了模型，旨在同时识别给定源 - 假设句对中的翻译错误位置和类型。实验结果表明，我们的模型可以同时识别错误类型和位置，并在恢
PDFa year ago
对话摘要中省略理解研究
该论文提出了一个带有省略标签的高质量数据集，用于对话摘要中的省略检测，研究发现，通过提供省略标签，可以实现摘要模型中省略信息的恢复，从而显著提高摘要质量，因此提出一个省略检测任务，基于该数据集支持该任务的训练和评估，同时呼吁基于该数据集进行
PDF2 years ago