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问答中的知识语料错误
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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，并提出了一个针对篇章去脉冲化的问答框架，可以更好地处理用户信息需求和偏好，同时具有与端到端方法相当的竞争力。研究还探索了将用户偏好纳入系统中，发现该框架可以实现可控性。
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关键要点
- 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的引文预览两个现实世界应用中。
- 提出了一个针对篇章去脉冲化的问答框架，能够更好地处理用户信息需求和偏好。
- 研究结果表明，该框架下的最先进LLMs与端到端方法具有相当的竞争力。
- 探索了将用户偏好纳入系统，发现框架可以实现可控性。
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