reading comprehension | BriefGPT

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ACL言之所以非关乎你说什么，而关乎你如何表达：一种令人惊讶的简单改进阅读理解的方法
通过实验发现，将上下文放在问题之前可以提高模型性能，而强调上下文相较于问题强调在提高性能方面更为有效。此外，强调输入某些部分对于解决那些模型缺乏参数知识的问题特别有效，最好的方法是简单的连接几个标记到输入中，提高了 36% 的准确性。
PDF10 days ago
FastMem：快速记忆提示优化大型语言模型的上下文意识
通过快速记忆引导文本，FastMem 方法提高了大型语言模型的上下文感知能力，从而显著提升阅读理解、文本摘要和输出结构的准确性。
PDF11 days ago
通过期望值计算改进生成式语言模型的阅读理解能力中未使用信息的词汇概率分布
LLM 文本解码是感知 LLM 质量的关键组成部分。我们展示了两个实验，证明通过操纵记号概率可以改进解码方法。首先，我们在 SummEval 摘要评分数据集上测试了几个 LLM，以衡量阅读理解能力。我们将得分与下一个记号分布的预期值进行比较
PDF23 days ago
FairytaleQA 翻译：在资源有限的语言环境中实现教育问题和回答生成
通过机器翻译的方式，我们将著名的 QA 数据集 FairytaleQA 转化为其他语言，为了评估和提升儿童对于叙事理解的能力，我们利用经过微调的中等规模模型建立了这些翻译数据集的问答生成和问答任务基准，并通过质量度量标准如问题形式正确性、可
PDFa month ago
ViTextVQA：用于评估图像中越南文本理解的大规模视觉问答数据集
通过对 OCR 文本中令牌的处理和选择顺序的细致实验，我们发现这一发现显著提高了在 ViTextVQA 数据集上基准模型的性能。
PDF3 months ago
LLM 的阅读理解受参数性知识影响，对假设陈述难以理解
使用虚构的事实和实体构建虚构数据进行阅读理解的评估来避免模型内部知识的干扰，发现了一类语言现象，即在考虑替代和假设情境时当前语言模型容易出错，特别是在涉及语义更复杂的情境下，它们往往不能将文本与内部知识区分开来。
PDF3 months ago
COLING解读教育故事主题
本研究关注阅读理解的新一级别 —— 解释性理解，特别强调推断叙述文本的主题。我们介绍了第一个专门设计用于解释性理解教育叙述文本的数据集，并提供相应的主题文本。该数据集涵盖了各种流派和文化背景，并包含了人工注释的主题关键词，具有不同层次的细粒
PDF3 months ago
选择你的冒险之旅：互动电子书提高词汇知识和理解能力
探究数字互动电子书对三到五年级学生阅读理解所提供的支持性技能的潜在影响，通过让学生阅读两本以飓风为主题的电子书来教授词汇和科学概念的相关策略，研究发现，包括词汇学习和支持阅读理解的总结和问题生成在内的特定理解策略，有望提高学生词汇知识和阅读
PDF4 months ago
PoTeC：一个德语自然眼动阅读语料库
Potsdam Textbook Corpus (PoTeC) 是一个自然语言处理语料库，其中包含 75 名参与者阅读 12 篇科学文本时的眼动数据。PoTeC 是第一个包含领域专家和新手眼动数据的自然语言处理语料库，其设计基于 2x2x2
PDF4 months ago
大规模语言模型是所有字符的叠加：通过自我对齐实现任意角色扮演
本研究通过利用大规模训练语料库中角色知识，提出了一种自对齐的角色扮演方法 Ditto，其将一个在读解问题上进行指令遵循的大型语言模型调整为模拟角色扮演对话。通过使用自动生成的角色扮演训练数据集对模型进行微调，Ditto 展现出在多轮对话中一
PDF5 months ago
ACL文本简化系统是否保留含义？通过阅读理解的人工评估
自动文本简化（TS）旨在自动化重写文本的过程，使人们更容易阅读。本研究引入了人类评估框架以评估简化文本是否保留了含义，并通过阅读理解问题对文本进行了深入的人类评估和九种自动系统评估。
PDF7 months ago
ACL多项选择测试中的干扰项评估
对多选阅读理解测试中干扰项的质量进行自动评估，包括错误性、可信度和多样性的度量。
PDF8 months ago
优化奥迪亚盲文识读：速度对错误减少和增强理解的影响
研究目的是对视力障碍学生的 Odia 盲文阅读理解进行深入详细的分析，特别是它们的阅读速度和手指运动。研究还旨在调查他们可能遇到的理解困难和阅读错误。通过观察参与者的手指运动，了解阅读错误与手指运动的关联，并确定学生的阅读困难。同时评估参与
PDF9 months ago
注视导向的语句简化对语言学习者的补充：增强理解和可读性
这篇论文介绍了一种新颖的凝视驱动的句子简化系统，旨在提高语言学习者的阅读理解能力。通过结合凝视特征和语言特征来评估句子理解，系统识别到理解困难时，通过 GPT-3.5 将复杂的词汇和语法替换为简化的替代词汇和语法，从而提供简化版本，收集了
PDF9 months ago
低资源印度语言马拉地问题回答的深度学习
使用不同的 Transformer 模型，我们创建了一个基于阅读理解的马拉提语问答系统，并在马拉提语阅读理解数据集上通过对 MuRIL 多语言模型进行微调，获得了最佳准确性，EM 得分为 0.64，F1 得分为 0.74。
PDF9 months ago
ChatPRCS：基于 ChatGPT 的个性化英文阅读理解支持系统
本研究提出了一种基于 ChatGPT 和发展区域理论的个性化阅读理解支持系统 (ChatPRCS)，通过预测学习者的阅读理解能力、生成适合难度的问题以及自动评估等方法，提高阅读理解教学的质量。实证结果表明，ChatPRCS 能够为学习者提供
PDF9 months ago
通过阅读理解调整大型语言模型
我们研究了如何在特定领域的语料库上继续进行预训练，发现在原始语料库上进行训练赋予了模型领域知识，但严重损害了其对问题回答的提示能力。借鉴人类通过阅读理解进行学习的灵感，我们提出了一种简单的方法，将原始语料库转化为阅读理解文本。每个原始文本都
PDF10 months ago
ACL利用数据扩充和超生成 - 排序提高阅读理解问题生成
提出了一种基于数据增强和生成 - 排名方法的自动问题生成策略，该策略适用于阅读理解任务，可以有效地提高问题生成的准确率和多样性。
PDFa year ago
针对语言模型（缺乏）心智理论的插接式多角色信念追踪器
本文提出了 SymbolicToM，即一种通过显式符号表示来跟踪阅读理解任务中多个字符的信念状态、其对他字符信念状态估计及更高级别的推理的方法，该方法在 ToMi 基准测试中表现出了显著的理解能力提升。
PDFa year ago
ChatGPT-EDSS: 基于 ChatGPT 的上下文词嵌入所训练的共情对话语音合成
我们提出了一种名为 ChatGPT-EDSS 的共情式对话语音合成（EDSS）方法，使用 ChatGPT 提取对话上下文并训练一个 EDSS 模型来合成能够共情对话者情感的语音。实验结果表明，我们的方法表现与使用情感标签或从聊天历史中学习的
PDFa year ago