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搜索结果 - 4
ISQA: 科学摘要的信息性事实反馈
我们提出了迭代性的逐渐精化的信息科学问答（ISQA）反馈方法，该方法遵循人类学习理论，利用模型生成的正负反馈来增强科学概述的真实性，通过迭代细化概述探索语句的基本原理。这种 ISQA 以细粒度的方式进行，通过要求概述代理在正反馈中加强验证的
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3 months ago
科学摘要评估的反思：在面向因素的基准上建立可解释指标
本研究分析和评估了预训练的大型语言模型在科学文献摘要中的应用，并介绍了 Facet-aware Metric 评估方法以及 Facet-based 科学摘要数据集的构建。研究表明，Facet-aware Metric 提供了一种更加合理的科
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4 months ago
大型语言模型摘要能适应多样化的科学沟通目标吗？
研究大型语言模型在科学摘要任务上的可控性问题，通过控制文体特征发现没有经过微调的大型语言模型在 MuP 评审生成任务方面优于人类，同时表明我们可以通过基于关键词的无分类器引导来提高语言模型的可控性，从而在 arXiv 和 PubMed 上实
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6 months ago
ACL
TSTR: 太短难以代表，通过详细汇总进行简介导向的扩展摘要生成
本文提出了一种能够利用文献中引言信息作为指针提取关键信息的提取式文本摘要方法，该方法在两个大规模的科学文献长篇摘要数据集上获得了显著的 Rouge 分数和人类评估的整体完整性和连贯性相较于传统 baseline 和现有先进技术的提升。
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2 years ago
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