Neural Context Reinforcement Framework for Logical Structure Language Generation

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内容提要

本研究提出一种结合强化学习的新框架,以解决大型语言模型生成文本时的逻辑一致性和结构连贯性问题。实验结果表明,该方法在文本连贯性和语义对齐方面显著优于基线模型。

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