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Multi-Turn Multi-Modal Question Clarification for Enhanced Conversational Understanding
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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
本研究提出了多轮多模态澄清问题（MMCQ）任务，旨在改善传统文本澄清方法的不足。通过构建包含13,000个多轮互动的数据集ClariMM，并引入结合文本与视觉信息的检索框架Mario，实验证明该方法在多轮澄清中提高了12.88%的MRR，尤其在长对话中效果显著。
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关键要点
- 本研究提出了多轮多模态澄清问题（MMCQ）任务，旨在改善传统文本澄清方法的不足。
- 构建了包含超过13,000个多轮互动和33,000对问答的数据集ClariMM。
- 引入了一种结合文本与视觉信息的检索框架Mario。
- 实验证明该方法在多轮澄清中提高了12.88%的MRR，尤其在长对话中效果显著。
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