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基于 LLM 的上下文感知查询重写文本排名器

💡 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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标签

LLMs llm 可控性 用户信息需求 篇章去文脉化 问答框架
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