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语言模型中的多跳问题回答的检索增强知识编辑
用于多跳问题回答的检索增强模型编辑框架（RAE）利用相互信息最大化的检索方法和修剪策略来提供精确的答案和更新的知识。
PDF3 months ago
用生成变换器将自由文本放射学记录重塑为结构化报告
自由文本放射学报告中提取信息的流程，以及使用自然语言处理和基于 Transformer 的模型填充结构化报告注册表的性能评估和比较。
PDF3 months ago
SIGIRChroniclingAmericaQA：基于历史美国报纸页面的大规模问题回答数据集
基于历史报纸收藏物 Chronicling America 构建的大规模数据集 ChroniclingAmericaQA 是用于问题回答和机器阅读理解任务的独特而有用的资源。
PDF3 months ago
增强想象力生成：学习为超大语言模型提供更丰富上下文的问题回答
提出了一种基于想象力的知识增强框架（IAG）和适用于问题回答的想象力丰富上下文方法（IMcQA），通过模拟人类补偿知识缺陷的能力，实现了在回答问题时仅依靠想象而不依赖外部资源。在三个数据集上的实验结果表明，IMcQA 在开放领域和封闭书籍设
PDF3 months ago
AAAIFactify5WQA 中的三重团队：以精细调整设立事实验证标准
本文介绍了 Pre-CoFactv3，一种包括问题回答和文本分类组件的综合框架，用于事实验证。通过利用上下文学习、经过微调的大型语言模型（LLMs）和 FakeNet 模型，我们解决了事实验证的挑战。我们的实验探索了不同的预训练 LLMs、
PDF4 months ago
RAD-PHI2：影像学中的 PHI-2 指令调优
本研究探讨了小型语言模型在医学领域的应用，特别是与放射学文本相关的问题回答、症状理解、放射学结果的表现、鉴别诊断、评估预后和建议治疗等疾病方面。通过对高质量的放射志教育内容进行微调，我们的实验结果表明，小型语言模型在放射学工作流程中具备可行
PDF4 months ago
记忆之外：语言模型中随机内存访问的挑战
通过合成任务，我们研究了生成式语言模型（例如 GPT-2）能否按顺序或随机访问其记忆，并发现记忆重述和置换等技术提高了随机访问能力，进而在问答任务中取得了显着的改进。
PDF4 months ago
COLING基于无法回答的数学问题对大型语言模型中的幻象进行基准测试
使用非可回答的数学问题 (UMWP) 的数据集和文本相似度与数学表达式检测相结合的方法，评估了大型语言模型 (LLMs) 在问答任务中的幻觉问题，并通过对 31 个 LLM 进行广泛实验的结果表明，上下文学习和人工反馈强化学习 (RLHF)
PDF4 months ago
基于证据的事实摘要技术，在知识增强零 - shot 问题回答中的应用
通过使用知识图谱增强大型语言模型的问答性能，我们提出了 EFSum，一种以证据为中心的事实摘要框架，它通过蒸馏和偏好对齐来优化语言模型作为事实摘要器，从而改进了零 - shot 问答性能，且可以确保摘要的有用性和忠实性。
PDF4 months ago
COLINGEEE-QA：探索有效和高效的问题回答表征
在自然语言处理的问答任务中，本文的关键方向是提高表示质量和效率，通过挑战现有的问题 - 答案编码惯例，探索更精细的表示方法，并测试了不同池化方法和知识图谱的集成对于性能的影响，结果显示这些方法在提高内存效率的同时，性能上有较小牺牲，大大增加
PDF4 months ago
KDD长尾知识的自动问答生成
通过预训练大型语言模型解决普适领域问答中的常见知识和罕见长尾知识学习难题，我们提出了一种自动生成专门用于长尾知识的问答数据集的自动方法，并展示了相关的研究挑战。通过预训练语言模型，在我们新生成的长尾问答数据集上进行了详尽实验，比较了其使用维
PDF4 months ago
CR-LT-KGQA：一个需要常识推理和长尾知识的知识图谱问答数据集
在知识图谱问答（KGQA）领域中，我们创建了一个新颖的 KGQA 数据集，支持常识推理并专注于长尾实体，这些实体是大语言模型容易产生错误信息的对象，因此需要借助知识图谱进行准确、可归因的常识推理。这个新数据集具有两个子任务：问题回答和声明验
PDF4 months ago
大型语言模型在表格数据上的应用 -- 综述
综述中介绍了大规模语言建模在表格数据建模相关任务中的应用，包括预测、表格数据合成、问答和表格理解。通过归纳最新进展和总结数据集、度量标准和方法论，本综述发现了现有领域文献的优势、局限性、未开发的领域和研究间隙，并提供了相关代码和数据集的参考
PDF4 months ago
研究问题：一个针对 LLM 网络代理的多角度、分解问题的数据集
这篇研究论文介绍了一种基于搜索引擎日志的、具有多角度和非事实性问题的数据集，该数据集对于最强大的大型语言模型来说具有挑战性，并展示了对这些问题进行分解和替代回答技术的好处。
PDF4 months ago
VISREAS: 复杂视觉推理与无法回答的问题
验证图像问题的可回答性及其对应于图像的性能对于实际应用中的问题回答至关重要。我们通过创建一个新的组合视觉问答数据集（VISREAS）来满足这一需求，并引入了一个新的基线模型（LOGIC2VISION），该模型通过生成并执行伪代码来进行推理，
PDF4 months ago
检索有益还是有害？对语言模型检索增强效果的深入研究
通过研究大型语言模型的自身限制以及外部信息检索的有效性，本研究构建了一个新的问答数据集 WiTQA，以探索实体和关系的组合对于信息检索和知识回忆方面的影响，从而提出了一个基于实体和关系频率的自适应检索系统。
PDF4 months ago
基于表格转文本方法探索在基于 LLM 的领域混合数据上增强问答效果的影响
通过比较分析不同 Table-to-Text 方法生成的语料库对 QA 系统性能的影响，为开发稳健 QA 系统的学术和工业界提供有价值的参考。
PDF4 months ago
LEIA：基于实体数据增强的语言模型跨语言知识迁移促进
使用 LEIA 方法结合维基百科实体名称对目标语言语料进行增强，并通过从左到右的语言建模训练模型，以提升跨语言问答的性能表现。
PDF5 months ago
基于问答的综合中文电子健康记录信息提取的流程
提出了一种新的方法，自动生成用于 QA 模型的迁移学习的训练数据，该模型在电子健康记录的信息提取子任务中表现出色且能够有效处理少样本或零样本情况的问题。
PDF5 months ago
PANDA（Pedantic ANswer-correctness Determination and Adjudication）：提升问题回答和文本生成的自动评测
研究提供了评估机器问答的清晰指南，并引入了 Precise ANswer correctness Determination and Adjudication (PANDA)，一个小巧高效、更准确地评估答案正确性的 AC 分类器。
PDF5 months ago