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自包含否定测试集
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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
该研究改进了预训练语言模型在否定解析方面的评估缺陷，并发现roberta-large模型仍存在错误预测，需要改进。
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关键要点
- 该研究解决了现有预训练语言模型在解析否定时存在的评估缺陷。
- 作者提出了一个改进的测试版本——自包含否定测试，具有更强的控制性和系统性。
- 测试专注于比较有无动词否定情况下的示例对。
- 研究结果表明，roberta-large模型在否定理解上有所进展，但仍存在显著的错误预测。
- 研究显示出对roberta-large模型改进的必要性。
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