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Optimized Quran Passage Retrieval: Based on an Expanded QA Dataset and Fine-Tuned Language Models
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内容提要
本研究针对古兰经问答系统中现代标准阿拉伯语与经典阿拉伯语的语言差距，通过扩展数据集和微调语言模型，显著提升了系统性能，特别是在无答案情况下的成功率从25%提高到75%。
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关键要点
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本研究解决了古兰经问答系统中现代标准阿拉伯语与经典阿拉伯语之间的语言差距。
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通过扩展数据集并微调各种变压器模型，显著提升了系统性能。
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在无答案情况下的成功率从25%提高到75%。
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研究表明数据集改进和模型架构优化的有效性。
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