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推荐的自然语言解释中的连贯性问题
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了自然语言解释的连贯性评估方法，并提出了基于Transformer的新方法。实验结果表明，该方法能够提高解释的连贯性，而不影响推荐性能。
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关键要点
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自然语言解释对非专业用户尤为重要。
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目前的评估方法未能充分捕捉解释与预测之间的连贯性。
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本文通过人工验证和自动评估方法探讨了连贯性问题。
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提出了一种基于Transformer的新评估方法。
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实验结果表明，该方法显著提高了解释的连贯性。
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该方法不影响推荐性能的其他方面。
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