基于 LLM 的上下文感知查询重写文本排名器
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原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了基于LLMs的篇章去文脉化在用户面向场景下的局限性,主要集中在问答和科学文献引文预览两个应用中。提出了一个针对篇章去脉冲化的问答框架,能更好地处理用户信息需求和偏好,结果显示在该框架下,LLMs与端到端方法具有相当竞争力。探索将用户偏好纳入系统中,发现该框架可实现可控性。
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关键要点
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研究基于LLMs的篇章去文脉化在用户面向场景下的局限性。
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主要集中在问答和科学文献引文预览两个应用中。
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提出了一个针对篇章去脉冲化的问答框架。
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该框架能更好地处理用户信息需求和偏好。
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结果显示在该框架下,LLMs与端到端方法具有相当竞争力。
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探索将用户偏好纳入系统中,发现框架可实现可控性。
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