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Bridging Contextual Gaps: Enhancing Long Text Comprehension with Coreference Resolution
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种长问共指适应（LQCA）的方法，优化共指解析以提升大型语言模型在长文本理解和问答中的表现。实验显示，LQCA在多个数据集上优于传统方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种长问共指适应（LQCA）的方法。
- LQCA旨在优化共指解析，以提升大型语言模型在长文本理解和问答中的表现。
- 该方法通过系统性处理信息，提高了模型的理解能力。
- 实验结果显示，LQCA在多个数据集上优于传统方法。
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