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FecTek：利用特征上下文和术语级知识增强基于词典的检索中的术语权重
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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
本文介绍了一种名为Coke的新型框架，用于PLMs，它可以动态选择上下文和嵌入知识。实验结果显示，Coke在知识驱动的NLP任务中表现更好，并能以更可解释的方式描述文本相关知识的语义。
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关键要点
- 提出了一种名为Coke的新型框架，用于PLMs。
- Coke可以动态选择上下文知识和嵌入知识上下文。
- 该框架避免了冗余和模糊知识对输入文本的影响。
- 实验结果显示Coke在知识驱动的NLP任务中表现更好。
- Coke能够以更可解释的方式描述文本相关知识的语义。
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