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Towards Personalized Multi-Session Conversations: A Large-Scale Dataset and Hierarchical Tree Framework for Implicit Reasoning
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内容提要
本研究提出ImplexConv数据集，包含2500个示例，旨在解决开放领域对话中的个性化和隐式推理不足问题。引入TaciTree框架，以提升大语言模型在长期对话中的推理能力。
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关键要点
- 本研究提出ImplexConv数据集，包含2500个示例。
- ImplexConv旨在解决开放领域对话中的个性化和隐式推理不足问题。
- 引入TaciTree框架，以提升大语言模型在长期对话中的推理能力。
- 实验表明，TaciTree显著提升了大语言模型处理隐式上下文依赖的能力。
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