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LaMSUM: 一种使用 LLMs 的用户生成内容抽取式摘要的新框架
这项研究通过利用投票算法，提出了一种新的框架 LaMSUM，通过大型语言模型生成用户生成的文本的摘要，结果显示 LaMSUM 优于现有的提取式摘要方法，同时试图解释语言模型生成的摘要产生的原因。
PDF10 days ago
ACLOpenDebateEvidence：大规模论据挖掘与摘要数据集
我们介绍了 OpenDebateEvidence，这是一个从美国竞争辩论社区收集的全面的论点挖掘和总结数据集。该数据集包括超过 350 万个具有丰富元数据的文档，是最大的辩论证据集之一。OpenDebateEvidence 捕捉了高中和大学
PDF12 days ago
SciRIFF：提升科学文献中模型指令遵循能力的资源
SciRIFF 是一份包含 137K 个 54 项任务的指示跟随演示的科学资源，涵盖了信息提取、摘要、问题回答、声明验证和分类等五个必要的科学文献理解能力，其长输入上下文、详细任务规范和复杂的结构化输出使其成为瞩目的资源。通过在一般领域和
PDF22 days ago
关键元素信息化的文档摘要优化
通过关键元素指导训练小规模语言模型（sLLMs）进行文本摘要，提高了关键信息和实体的相关性，达到了与专有大规模语言模型相媲美的高质量摘要。
PDF25 days ago
大型语言模型在总结放射学报告印象方面的现状
研究了 8 种大型语言模型对放射学报告印象进行总结的能力，使用 CT、PET-CT 和超声波报告构建零、一、三次扫描提示，并定义了五项人工评价指标以评估印象的语义，结果显示大型语言模型在完整性和正确性方面表现较好，但简洁性和真实性评分不高，
PDFa month ago
代码摘要的大型语言模型
最近，使用深度学习进行软件工程方面的任务，包括代码生成和摘要等，出现了越来越多的活动。尤其是最新的编码大型语言模型在这些问题上表现良好。在本技术报告中，我们旨在回顾这些模型在代码解释 / 摘要方面的性能，同时调查它们基于自然语言描述的代码生
PDFa month ago
RealitySummary：基于大型语言模型的按需混合现实文档增强
我们介绍了一种名为 RealitySummary 的混合现实阅读助手，它可以通过按需的文本提取、摘要和增强来提升任何印刷或数字文档。我们探索了通过利用大规模语言模型进行按需文档增强的通用技术，并开发了一个概念验证系统，可以使用谷歌云 OCR
PDFa month ago
SelfCP: 使用冻结的大型语言模型将长提示压缩至 1/12
本文提出了 SelfCP，通过使用 Large Language Models （LLMs）自身来将长提示压缩为紧凑的虚拟标记，实现了无条件和有条件提示的压缩，适应标准任务和具有特定目标的任务。结果表明，压缩的虚拟标记可以有效地替代原始提示
PDFa month ago
ACL我们是如何到达这里的？概述会话动态
我们引入了动态对话总结的任务，通过构建一个人为编写的总结数据集并探索几种自动化基准来总结对话的动态。我们评估了这些总结是否能够通过一个已建立的下游任务 —— 预测正在进行的对话是否最终会发展成有害行为 —— 来捕捉对话的轨迹。我们证明这些总
PDF2 months ago
重用奖励：零 - shot 跨语对齐的奖励模型转移
本研究探讨了一种简单的零 - shot 跨语言对齐方法，该方法基于偏好数据训练了一个奖励模型，在摘要生成和开放式对话生成任务中，经过全面的评估表明，这种方法在不同语言间的对齐中始终是成功的，包括人工评估：跨语言对齐模型在超过 70％的评估实
PDF2 months ago
ACL独立于语言的表征改善零 - shot 摘要
使用领域下的生成任务对预训练模型进行微调往往导致零热点条件下的灾难性遗忘。本研究关注摘要生成并通过语言无关的表示解决这个问题。通过在单语摘要上进行训练，我们在新语言或语言对之间进行零热点传输。首先我们展示原先微调的模型在输出行为和内部表示上
PDF3 months ago
ACLMETAL：面向多语言元评估
我们提出了一个针对多语言情景下 LLMs 作为评估器的端到端评估框架，并创建了一个用于评估 LLM-based 评估器的精心策划的数据集，该数据集覆盖 10 种语言，包含本族语言者对摘要任务的判断。我们比较了基于 GPT-3.5-Turbo
PDF3 months ago
比较坏苹果和好橙子：通过联合偏好优化对齐大型语言模型
通过联合指导 - 回应偏好数据进行大型语言模型训练，使用 DOVE 目标函数优化，可以显著提高 LLM 的对齐效果，并在总结和开放式对话数据集上分别提高 5.2% 和 3.3% 胜率。
PDF3 months ago
构建稳健的基于检索的摘要系统
对大型语言模型（LLMs）在检索增强生成（RAG）式摘要任务中的鲁棒性进行了研究，提出了一种创新的评估框架 LogicSumm，通过现实场景评估 LLMs 在复杂的真实场景下的性能，并基于 LogicSumm 的限制提出了 SummRAG
PDF3 months ago
BERT 中文本缩短策略的研究：截断 vs. 摘要
本研究调查了文档截断和摘要在文本分类任务中的表现，并发现摘要的性能超过了大多数截断方法的变体，仅次于其中一种。该研究还讨论了结果，并引发了进一步研究以开发文档摘要作为一种缩短替代方案的潜力。
PDF3 months ago
Mevaker: 希伯来语的结论提取和资源分配
该论文介绍了基于以色列国家审计长与公民监察员报告的 MeVakerSumm 和 MeVakerConc 数据集，以及两个辅助数据集，同时提供了用于结论提取（HeConE，HeConEspc）和结论分配（HeCross）的模型。本论文中使用的
PDF4 months ago
比较摘要模型需要多少注释？
在这项研究中，我们通过实证研究了在新闻摘要领域选择最佳性能的模型所需的测试样本大小，发现只需要少于 100 个样本即可收敛，并且人类偏好数据可以在各种下游摘要任务中量化自动评分的能力。
PDF4 months ago
研究与读者之间的桥梁：一种多模态自动学术论文解读系统
我们引入了一个开源的多模态自动学术论文解读系统（MMAPIS），通过三个步骤，包括 LLMs 来增强其功能：首先，我们利用混合模态的预处理和对齐模块来提取纯文本、表格或图像；然后根据所属章节的名称对这些信息进行对齐，确保具有相同章节名称的数
PDF5 months ago
人工智能与生成人工智能在研究发现和摘要中的应用
AI 和生成 AI 工具在研究发现和总结方面具有重要作用，通过生成语言模型可以更快地找到相关文献并提取研究论文的关键要点，对统计学家和数据科学家具有重要意义。
PDF6 months ago
基于视图的图神经网络解释
GVEX 提出了一种新颖的图解释范式，设计了一个两层的解释结构，包括图模式和感知解释子图，利用高质量的解释子图来对图神经网络进行解释，并通过两个算法实现了高效和可扩展的解释生成。
PDF6 months ago