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通过增强一致性建模改进长文档主题分割模型
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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
CATS是一种新的监督式文本分段模型，基于连贯性建模和多任务学习，采用两个层次相连的Transformer网络的神经架构。该模型在基准数据集上实现了最先进的分割性能，并且在零-shot语言转移方面也表现出有效性。
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关键要点
- 提出了一种新的监督式文本分段模型，称为CATS。
- CATS模型基于连贯性建模，采用两个层次相连的Transformer网络架构。
- 该模型是一种多任务学习模型，将句子级分段目标与连贯性目标耦合。
- CATS在一系列基准数据集上实现了最先进的分割性能。
- 模型在零-shot语言转移方面表现出有效性，可以分割未见过的语言中的文本。
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