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搜索结果 - 6
无参考摘要的信息论蒸馏
InfoSumm 是一种基于信息理论目标的新型框架，通过互信息来蒸馏出一个强大的摘要器，不依赖于大规模语言模型的能力或人工编写的参考文献，参数仅为 568M，性能竞争力强，在人工评估中超过了领域内监督模型，更胜一筹于 ChatGPT 的可控
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4 months ago
小型 LLM 是弱工具学习者：多 LLM 代理
我们提出了一个模块化的多语言模型框架，将大型语言模型能力分解为规划器、调用器和摘要生成器，并通过两阶段训练范式有效地训练该框架，该框架在各种工具使用基准测试中表现出超越传统单语言模型方法的效果，凸显了其在工具学习中的功效和优势。
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6 months ago
基于方面的会议记录摘要：一种基于弱监督句子分类的两阶段方法
提出了一个将会议记录按照方面进行总结的双阶段方法，它首先通过模拟标注的方式在 AMI 语料库上训练了一个句子分类器来选择特定方面的相关内容，然后将选定的句子合并作为输入，使用总结器生成基于方面的总结，实验结果表明该方法在 AMI 语料库上优
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8 months ago
WSDM
知识增强型体育比赛摘要
本文介绍了 K-SportsSum，它是一个由大规模比赛实时评论和体育新闻构成的新数据集，并提出了一种知识增强式总结器，利用实时评论和知识来生成更具信息量的体育新闻，实验证明了我们的模型达到了新的最高水平。
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3 years ago
ACL
基于问答奖励的摘要生成引导
本文提出了一种利用问答奖励来引导监督式摘要系统的新框架，通过人类摘要获得问答对来评估总结与原文件的关系，并且该系统学习如何推广信息量大、流畅度高且在问答方面表现良好的总结，结果表明其表现优于基线总结和人类评估。
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5 years ago
多语言 OCR 的序列到标签脚本识别
该研究提出了一种新型的线级别手写体识别方法，并将线级别手写体识别问题重新构建为序列标签问题，使用编码器和汇总器训练端到端解决该问题，并在扫描书籍和照片中测试，在 30 种书写系统和 232 种语言中，相比传统方法，提高了 16% 的正确率，
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7 years ago
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