BriefGPT - AI 论文速递
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通过期望最大化推理生成医疗问答中的解释
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该系统使用基于句子的QA作为实验场景，训练证据代理程序选择最具有说服力的证据，提高了QA的健壮性表现。证据代理程序选择的证据使人类能够在只利用大约20％的完整段落的情况下回答问题，并且QA模型能够适用于更长的段落和更难的问题。
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关键要点
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该系统使用基于句子的问题回答 (QA) 作为实验场景。
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系统能够找到最强有力的支持证据以证明问题的答案。
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训练证据代理程序选择最具有说服力的句子作为证据。
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证据不包括完整段落，选择一般化的证据。
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这种方法提高了 QA 在健壮性方面的表现。
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证据代理程序选择的证据使人类能够在只利用约20%的完整段落的情况下回答问题。
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QA 模型能够适用于更长的段落和更难的问题。
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