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Context Filtering in Question Answering Based on Reward Modeling
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内容提要
本研究提出了一种上下文过滤方法，通过奖励建模去除问答任务中的非必要信息，显著提升低资源环境下问答模型的有效性，EM Per Token指标提高了6.8倍。
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关键要点
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本研究提出了一种上下文过滤方法。
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该方法通过奖励建模去除问答任务中的非必要信息。
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研究解决了信息混杂导致性能受限的问题。
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在低资源环境中，该方法显著提升了问答模型的有效性。
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EM Per Token指标提高了6.8倍。
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