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指代表达生成的内在任务评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了指代表达式生成任务，分析了自然语言处理中的语言和科学方面。研究发现GREC数据集不可靠，不能评估模型生成能力，结果受到语料库和评估指标选项的影响。预训练语言模型比传统机器学习模型更强大，能提供更好的类别预测。
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关键要点
- 近年来，自然语言处理（NLP）研究主要关注性能改进。
- 本文以生成指代表达式（REG-in-context）任务为案例研究，聚焦于NLP的语言和科学方面。
- 对GREC数据集进行分析，发现其不再可靠用于评估模型生成能力。
- 结果受到语料库和评估指标选项的极大影响。
- 预训练语言模型相比传统机器学习模型更强大，对语料库的选择不太依赖，能提供更好的类别预测。
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