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生成、过滤和融合：零样本神经排序器的多步关键词扩展
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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
该研究通过扩展Transformer编码器的能力，使用全局表示跨样本注意所有令牌，并提出了一种更好的答案跨度概率计算方法。在自然问题数据集和WebQuestions数据集上，精确匹配分数分别达到了当前技术水平的2.5和4.4。这种方法特别适用于计算密集型应用。
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关键要点
- 研究通过扩展Transformer编码器的能力以融合信息。
- 使用全局表示跨样本注意所有令牌。
- 提出了一种更好的答案跨度概率计算方法。
- 在推理期间只使用25%的参数和35%的延迟。
- 自然问题数据集的精确匹配分数达到2.5，WebQuestions数据集达到4.4。
- 该方法特别适用于计算密集型应用，如开放域问题回答。
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