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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个新的自然语言处理任务，通过从Web中挖掘支持性证据生成具有引用文献的短实证文章。作者构建了一个大规模数据集，并实验了最先进的NLP技术在WebBrain上的效果。他们还引入了一个新的框架ReGen，通过改进证据检索和预训练来增强生成的实证性。实验结果表明，ReGen在自动和人工评估中都优于所有基线。
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关键要点
- 介绍了一个新的自然语言处理任务，通过从Web中挖掘支持性证据生成短实证文章。
- 构建了一个大规模数据集，数据来源于英文维基百科及其参考文献。
- 实验了当前最先进的NLP技术在WebBrain上的效果。
- 引入了新的框架ReGen，通过改进证据检索和预训练增强生成的实证性。
- 实验结果表明，ReGen在自动和人工评估中优于所有基线。
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